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Análise Combinatória e Probabilidade Augusto César de Oliveira Morgado

João Bosco Pitombeira de Carvalho

Paulo Cesar Pinto Carvalho Pedro Fernandez


Conteúdo

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ADQUIRIDO DE

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1. Introdução 1.143 que é Combinatória? 1.2 Um Pouco de Histbria 1.3 Conjuntos 2. Combinações e Permutaçcies 17 2.1 Introdução 17 2.2 Permutações Simples 27 2.3 Combinações Simples 31 2.4 Permutações Circulares 41 2.5 Permutações de Elementos nem Todos Distintos 45 2.6 Combinações Completas 48

3. Outros Métodos de Contagem 3 . 1 O Princípio da t nclusão-Exclusão 3.2 3.3 3.4 3.5

Permutações Caóticas 0 s Lemas de Kaplansky O Princípio da Reflexão O princípio de Dirichlet

56 56 68 72 77 81

4. Números Binomiais 4 . 1 O Triângulo de Pascal 4.2 O Binômio de Newton 4.3 Polinômio de Leibniz

5 . Probabilidade

5.1 Introdução

118 118

5.2 Espaço Amostrat e Probabilidades de laplace 119 5.3 Espaços de Probabilidade 125 5.4 Probabilidades Condicionais 140 5.5 A Distribuição Binomial 165


Apêndice 1 Apêndice 2 Apêndice 3 Respostas dos Exercícios Bibliografia

Prefácio

Este l e x t o foi escrito como parte. de iim projeto de treinamento de professores de Matemática do 2Q grau, financiado pela Fundasão VITAE, e iniciado no Rio de Janeiro, em janeiro de 1991. Aproveitamos para agradecer h VITAE por esta iniciativa.

A Analise Combinatória tem sido frequentemente indicada por professores do 2Q grau como sendo a parte da Matemática mais difícil de ensinar.

Apesar de repleta de problemas capazes de motivar os alunos, é considerada uma disciplina complicada, em que os alunos têm dificuldade de encontrar a fórmula correta para cada problema. Neste texto procuramos resolver problemas de contagem através do uso de alguns princípios fundamentais, evitando, sempre que possível, recorrer ao uso de fórmiilas.

O livro incorpora a experiência dos autores em ensinar Análise Combinatória a alunos de 2Q grau, especialmente por parte do primeiro autor.

Rio de Janeiro, marco de 1991.

Augusto César de Oliveira Morgado João Bosco Pitombeira de Carvalho Paulo Cezar Pinto Carvalho Pedro Fernandez


I. Introdução

1.1 O que é Combinatória ? O que é Análise Combinatória ou simplesmente Combinatória? A maior parte dos alunos do 2Q grau responderia que ela é o estudo das combinações, arranjos e permutações. Isso no entanto é uma resposta parcial pois, embora conibinações, arranjos e permutações façam parte da Análise Combinatória, são conceitos que permitem resolver um tipo de problemas de Analise Combinatória: os de contagem de certos tipos de subconjuntos de um conjunto finito, sem que seja necessário enumerar seus elementos. N o entanto, a Análise Combinatória trata de vários outros tipos de problemas e dispõe, além das combinações, arranjos e permutações, de outras técnicas para atacá-los: o princípio da inclusk-exclusão, o principio das gavetas de Dirichlet, as funções geradoras, a teoria de Ramsey são exemplos de técnicas poderosas de Análise Combinatória. Pelo menos uma delas, o princípio das gavetas de Dirichlet, é mais simples ou pelo menos tão simples quanto o estudo das combinações, arranjos e permutações.

De maneira mais geral, podemos dizer que a Análise Combinatória é a parte da Matemática que analisa estruturas e relações discretas. Dois tipos de problemas que ocorrem frequentemente em


2 Introdução

Cap.1

Anklise Comhinatorja são: 1) Demonstrar a existência de suhconjiintos de elementos de um conjunto finito dado e que satisfazem certas condições 2) Contar ou classificar os subconjuntos de um conjunto finito e que satisfazem certas condições dadas. Embora a Análise Combinatória disponha de técnicas gerais que permitem atacar certos tipos de problemas, é verdade cluc a soliição de iim problema combinatório cxige qiiase sempre e n g e nhosidade e a compreensão plena d a situaqão descrita pela problema. Essc i! um dos encantos desta parte da matemática, em que problemas fáceis de eniinciar revelam-se por vezes difíceis, exigindo uma alta dose de criatividade para sua solução. Por que privilegiar o estudo das combinaqões, arranjos e i permutações em um primeiro curso de Análise Combinatória?

Em primeiro lugar, entre os vários tipos de "números para contagem" da Análise Combinatória, eles são certamente os mais simples e de liso mais amplo. Além disso, eles permitem resolver uma grande quantidade de problemas de Análise Combinatória. Outra razão para sei1 estiido é a aplicalriilidade desses números a problemas de probabilidades finitas, um campo de aplicaqão impoi-tantc da Análise Combinatória.

Por outro lado, se a aprendizagem destes conceitos se faz de maneira mecânica, limitando-se a empregá-los em situações padronizadas, sem procurar habituar o aluno com a análise cuidadosa de cada problema, cria-se a impressão dc que a Análise Combinakória é somente um jogo de fórmulas complicaclas.

Cap.1

Introdução

h

3

torno dc: 300 a.C. O triângulo de Pascal era conhecido por Chu Shih-Chieh, na China, (cm torno de 1300) e antcs disso pelos hindiis e árabes. O matemático hindu Báskhara (1 114-1185?), conhecido geralmente pela "fórmula dc B áskhara" para a solução de equações do 2Q graii, sabia calcular o níimcro de permutações, de combinações c dc arranjos de 71 objetos. O mesmo aconteceu com o matemático e filósofo religoso francês Levi ben Gerson (1288-1344), que nasceu e trabalhou no siil da França, e que, entre outras coisas, tentou demonstrar o 5" Postulado de Euelides. O nome coeficiente binomial foi introduzido mais tardc por Michael Stifel (1486'7-1567), yiie mostrou, em torno dc 1550, como calcuSabemos lar ( I s)'&a partir do desenvolvimento de (1 i x)''-'. também qiie o matemático árabe Al-Karaji (fins do seciilo X) conhecia a lei de ror.mação dos elementos do triângulo de Pascal,

+

O primeiro aparecimento do triângulo de Pascal no Ocidente foi no fsontispício de um livro de Petrus Apianus (1495-1552). Niccal8 Fontana Tartaglia (1499-1559) relacionou os clernentos do trihgulo de Pascal com as potências de (a: ZJ). Pascal (16231662) piiblicou um tratado em 1654 mostrando como iitilizblos para achar os coeficientes do desenvolvimento de ( a h)". Jaime Bernoulli (1654-1705), em seu Ars Conjectandi, de 1713, usou a inlerpretação dc Pascal para demonstrar que

+

+

A segunda parte deste livro de Jaime. Bernoiilli 6 dcdicada h teoria das combinaqões e permiitações.

1.2 Um pouco de Hist8ria O desei~volvimcntodo binômio (1 + z)" esth entre os primeiros problemas estudados ligados à Análise Combinatória. O caso n = 2 já pode ser encontrado nos Elementos de Euclides, em

Isaac Newton (1646-1727) mostrou como calciilar diretamentc (1 2)" sem antes calciilar (1 -t- s)"-'. Ele mostrou que c.ada coeficiente pode ser detei-minado, iisando o anterior, pela fósmilla

+


4 Introdução

Cap.1

Em verdade: Newton foi além disso, e mostrou como desenvolver (x y)", onde ?. 6 iim níinieru racional, obtendo neste caso um desenvolvimento em síirie infinita.

+

lJma outra dircqão dc gciicraliza~ãodo t~?or.emado binômio é considerar potãicias da forma

o chamado teorema mutinomial, que foi descoberto por Leibniz (1646-1716) e demonsti-aclo também por Johann Bemoiilli (1667-

1748). Abraham De Moivre (1667-1754), Daniel Bei-noulli (17001782) e Jacques Phillipc Marie Binet (1786-1856) mostraram como achar diretamente os níimeros de Fibonacci*, se? ser necessário calcular todos eles, até o qiie desejamos. Para isso, De Moivl-e utilizou pela primeira vez uma técnica extremamente poderosa, a das funções geradoras. Esta técnica, miiilo útil para estiidar sucessões recorrentes, foi bastante desenvolvida por Euler (17071783), em sei1 1ivr.o clássico Introductio in Analysan Infinitorum, onde ele a utiliza para, atacar o problema das partiqõcs de um inteiro. O interesse de Eiiler por este problema siirgiir devido a uma pergunta cliie lhe foi feita pelo matemátic.~frances Phillipe Naudé, cliie trabalhava em Berlim, em uma carta, na qual, cntr-e outras coisas, ~iergiii~lava de qiiantas maneiras iim níimeio pode ser. esc,r.ito corno soma de inteiros positivos distintos. Esta pcrgunta, prontamente respondida por Euler: foi a origem da "teoria das partiqões" ou "11ai.ti tio numerorum" , c.omo esc.reveu Euler. Mas suas contribiiiç.ões h Análise C:omliii~atórianão se limitaram a isso. Várias obras suas, militas M a s sobre ~irobabilidades,contêm resiil tados importantes da Análise Combinaliiria. Em particiilar-, devemos a ele o eniinc,iado e ct solução do Probl~rnada.9 Sete Pontes d e Konigsberg, iim leor-ema da Teoria dos Gra,fos, parte miiito importante, atiialmente, da Analise C:ornbjnatória. *Fibonacci. tambCiii conhecido par L ~ o t i n r d ode Pisa ( 11 7 5 ? - 1250?)

*

Cap.1

Introdução

5

A Ailálise Comhinatór-ia tcni tido iim c.r+escimentoexplosivo nas últimas ci6cadas. A irriportância dc problemas de enumeração terri cr-esr:ido enormerrierite, devido a necessidades cm tcoria dos grafos, em análise de algoritmos, etc,. Muitos problemas importantes pode.m sei. mode.lados matematicamente cmmo problemas de teoria dos grafos (I>ioblemas de pesqiiisa operacional, de armazenamento de infoi-maqões em bancos de dados nos compiitadores, e tambkm problemas de matematica "riura" , como o famoso prohlerna das 4 cores).

J k em 1937 o matemático híiiigaio-anieric:ano Cieorge Pólya (1887- 19S5) iiltroduziii nova e imy ortailte técnica de enumeraqão, qire se tem prestado as mais variadas aplicaçõe.~,permitindo tratar, de maneira iinificada, desdc a eniirncração do níimero de isômeros dc iima substância, ati! a eiiumeração de grafos, principalmente árvores, resolvendo problemas qiie ate então eram atacados sorrietlte por m6todos "ad hoc". Como dissc Pólya, sua teoria é lima maneira dc enumerar configuraqões não- equivalentes relativamente a iim grupo de permiitações dado. TJm exemplo simples de aplicação da teoria do Pólya éI o de determiizar o numero dc: tctraedros regulares "difer.entes" com faces pintadas com duas ('01-es,preto e braiico, por exemplo. Podemos ter iim tetraedro todo prcto, outro lodo bi-ai1c.0, um com uma face branca E? as oiitras pretas, etc. Dois tetraedros são considerados "diferentes" se iini deles ilão pode s ~ iobtido . do oiiti-o por. meio de i-otaqões. Oiitra tcoria importante de Cornliinatáiia foi criada pelo lógico inglês F. P. ltamsey (1903- 1930); ela garante a existêiw.ia de certas configurações. 1.Jmdos exemplos mais simples do chamado leorema dc Ramsey afirma que se tivermos no plano um conjunto de 71. po~itos,com ?i 2 6 : rio qual não h& tres pontos colineares, então, se iiiiirmos todos os pontos dois a dois. iisando duas cores distintas, por- exemplo preto ri branco, para traqar os segmentos de rela qiie tinirao os pontos, então foi.qosarriente teremos formado um trjâilgulo ciijos lados são todos da mesma cor (preto ou 1)m n (-,o).


Cap.1

Diz-se geralmerile (1"" a Teoria das Probal>ilidadesorigii~ouse coni Blaise Pascal (1623-1 662) e I'ierre de Fyt-mat (1601-1665), devido ii. ciiriosidade dc iim cavall-ieir-o:o Chevalier- de Méré, jogador apaixonado, cliie em c,artas disciitiu com Pascal problemas relat'ivos h probabilidade de ganhar erri cei-lo jogos de cartas. Despertado seu intcressc pclo assiinto, Pascal corresliondeii-se com Fe.rmat sobre o que hoje chama~+iarnos de probabi1idadc.s finit as. Mas erri verdade a teoria elementar- das probabilidades já

tinha sido objeto de atenqiio bem anles. Levando cm conta o fascínio que os jogos de azar sempre exerceram sobre os homens, estjmulai~do-osa ac.har maneiras seguras de ganhar, não é de espalitar que milito cedo problemas relativos a jogos dc cartas ou dc dados tcilham atraído a atenqão tle pessoas com mentes mais especulativas. Já na Divina CornLdia, de Dante Alighieri (12651321), há tinia referitncia a ~~robabilidades em jo os de dados. Em ver-dacle, o deseiivolvimento da Analise C:ombinat8ria deve-se em grande parte à 1iet:essidadc: de resolver prol>lernas cie contagem originados na teoria das lirobabiliciades.

5 .

A primeira obra conhecida em qiie se estudam as proljabilidades & o livro De Ludo Alearí, (Sobre os jogos de Azar), de Jerbnimci Chr-dano (1501- 157F), piil~licadocm 1663. possível que o iritercsse de Clai-dano pelo assiiilto se deva a sua paixão pelos jogos de azar. Nas palavras de Isac Todhunter, em sua liistoria d a Teoria Mnfemúfica dn Probabilidade, "O livro pode ser bem descrito como iirn manual para jogadores. Contdm miii to sobre jogos, com dcscriqões de jogos e com as ]ir-eocupaqões que se deve terpara se proteger de adversários dispostos a ti+apacear;a discussão relativa as probabilidades são parte pcqiicna de seli tratado". IJma tradução para o ingles moderno do livro de Carclano encontra-se no livro Cardano, the Ciam,biing Scholar, de oystcn ore.

Na parte dedicada probabilidade (:ardano mostra, entre outras coisas, de qiiantas riianeiras podemos obtci- um níimero, lançanrio dois dados. Assim, por exemplo, III pode scs obtido dc 3 maneiras: 5 em cada tiado, G no primeiro e 4 110 segundo, c 4 no a

Introdução

7

primeiro e G no segiindo.

Além de Cardano, Joha~inesKeplcr- (1571- 1630) fez alguruas obscrvaçõcs solrire pr-oliabilidaties, em um livro piiblicado em 1606 ( D e S t d l n nova in pede ,5'e~pcntarii),em que estuda as diferentes opiniões sobre o apararecirnento dc lima cstrcla brilhai-ile

em 1604. Tambbm Galileii (1 564-1642) preocupou-se com as probabilidades, estudando os jogos dc! dados, para responder a pergunta de um amigo: Com três dados, o i-iíirnel-o 9 e o níimero 10 podem ser obtidos de seis maneiras distintas, cada iirxi deles. No entanto, a experigncia mostra clric 10 é obtido rriajs freqiientemcnte do que 9. Como explicar isso? Galileii estiidou riiidadosamente as probabilidades eilvolvidas c: mos tsoii, corret amentc! cliie, de 2 16 casos possíveis, 27 são favoráveis ao aparecimento do niimero 10 e 25 são favorAveis ao aparecimento do i~úmero9. Malgrado investigaqões dcs tcs pi-eciirsores, a Teoria das Probabilidades só começa a se deseilvolvcr realmente a partir dos trabalhos de Pascal. Já vimos como Pasc.al estudou o triángulo aritmktico que leva seli nome. Ele o aplicou a o estiido dos jogos de carlas. C:hristiail Hiiygeiis (1629-1695) piitilicoii em 1657 o primeiro tratado de Teoria das Probabilidades, o De Ratóociniis in Ludo Aleae.

A Teoria das Probaliilidadcs iião dcspertoti logo grande jnteresse entre os matematicos quc SE: seguiram a l'asval e Fermat, os q u i s estavam atraídos pelas inves tigaqões relativas ao calciilo, criado por Newtoii e Leibnitz. No entanto, perccbcii-se imediatamente a utilidade da Teoria das Pt~ohabilicladespara estudarsituações como taxas dc mortaliriade, premios de seguros, etc. São iniirncras, ainda no seciilo XVIII, as publicações est;-tlistieas sobre impostos, doenq-as!condenaqões, et (:. organizadas pclos governos, qiie viram logo o podei. deste instrumento de obsei-vaqão soc.ia1. Em ? 662, John Graiint (1 620-1674) iitiliza os segistros de !


8 Introdução

Cap.1

falecimentos para determinar a t a x a de mortalidade erri Londres. Passoii-se em seguida a utilizar a ideia de Crrauilt no cálculo de rcndas vitalícias, que dependem d a esperança dc vida. A primeira tentativa séria de cál<:ulo de rendas vitalícias é devida a Johan i c Wi t t (1625-1672) juntamente rorn Johan Hiidde (1628-1704), pi'e fei to d e Ams t e r d a n ~ que , consiil t avam freqiie~itemente Hiiygens sobre o problema. Outros se interessaram por este problema. O astrônomo Edmiind Halley ( 1656- 1742) publicoii lima tabela de taxas de mortalidade em 1693, posteriormeilte utilizada por De Moivre. Euler (1710-1 761) e Simpson (1687-1768) também esludaram este problcma, que envolve matemátic,a, ecoiiomia e política. Os primeiros resiiltados estatísticos realmente iitilizados (pai' quase iirn século, pelas companhias de segiir-os inglesas), são as tabelas calciiladas por 12ic.hard Price (1723-1791) cm 1780, iitilizanclo os registros de falcc,imento da diocese dc Northampton.

solire o assiiiito com Lr~iliiziz,cliic3 levari tava 01) j q õ r s rio l'roi-cma de Bcriiorilli . Oiit,i-o matenihtico qii(>miiilo sr dcdicoii à teoria das probaIiilidades e qiic., l > o s s i v ~ l n ~ c ~56i i t~ici.dc~ ~, 1)ata Li-lplacc (1 749-1827) em cont riliiiiyões ao assiii~to,foi .4l~iaharri De h~loivr-e. I'i*oteslaiitr fra~ic+s.foi oljrigado a reíiigiai-st~pni 1(iK.5 i ~ t iIilglatcrra. oiidr viveu at siia moi-L(>. MaLt3rriátic.o vcli stitil. com Li.i~l)alhos iniliorl;iiit,cs cni vilcrios c.;lmlios, citi riluit o i-t.slit.it trtlo. Newtoii. ])os ~ x r m p l ojh , em sriii iiltimos anos rle vicia. ao llip ~iergnntarern sol>re iirn problrnla dr rnfit~n~tltira. i-clsliondeii "lirocJiii.c o SI.. Dc N l o i ~ r . clc ~ , con1iec.r estas coisas mcllioi- do cliic cii" . Alhm dt-! vArias invest igaqõt-.s soliir> ~irobabilidades, De 1loivi.e csc'rrveii iirn tratacio soljre o assiiili,~cliic! foi risacio clui-ante miiito tempo! o U o ~ ~ t t + i rdo i . aAcn,so. (:m qii(' t:stão incliiícios n-iuitos de seiis tialialhos. Em ~iai.t.i(-iilar-. (?1e clcst-i-ivolvr 1-1 teoria das sii(:tissfics i-eroircli~tc>s. o. i t s l i 1iar-a rcstilvri vhrios problemas de PI-obabilidacles. (l

No famoso livro de Jairn~dcrnouiii, Arr Cnjectandi, que já citamos, ei~coi~trarnos iirn teorema dc importincia decisiva em Teoria das Probabilidades. Conhecido como Teorema de Bernoulli, é lambem chamado de Lei dos Grandes Números, nome que lhe foi dado pelo matemático francês Siméon Poisso~i(1781-1840). Este teosema foi a primeira tentativa de deduzir medidas estatísticas a partir de ~irobabilidades. Ele afirma, por cxcmplo, cliie se dois evciltos são igiialmentc pi.ovávc:is, após um grande número de experimentos eles terão sido obtidos aproximadamente o mesmo número de vezes. O teorema permite tambem deduzir qual a probabilidade de cada um dos eventos acoritecei., sabendo como se comportaram em iirn grande níirnei'o tle experimcntos- A Lei dos Grandes Níimeros deii origem a disciissõcs conccituais ou filosóficas sobre o eonccito de probahilidadc. Jaime Bernoulli fui o primeiro tie itma longa linhagem de matemáticos c sábios de lima família siiíqa. Seu diário mostra qiie ele comeqoii a interessar-se pelos problcmas de combinatória e de probabilidades em toi-ilo de 1685. Manteve longa correspondênc,ia I

Devemos ailida citar c) rnatrn-1Atic.o iilgli+s Thornas Bayes (1702- 17fil), rliici iilicioii as iiivcst igaçors s o l i i ~o picil~lema de a r h a i as 1ii.oliabilidaclt:s clas caiisas de um evento oliscivaclo.

A Teoria (Ias Pro1i;tGilidadcs c.oi1t61il miiitoq ~ii.ol)l~mas int(~~.~ssai~ algiiiis l r s . cios cliiais c-ondiizerii ri i-csiiltaclos iriespcratlos oii à prinic4i-a vista ~ ) a r - i ~ d t ) ~rl't.rii a i ~ .tani1ic;riz dado origem ;-i discussõcs filosiificas sol~i-co cpir h o acaso, o CIUP SGO 1iiolia1)iidadc.s. t t c . T J m ],i-ol~lcniaiilt,c.i.~ssaiite.niiiito conliecirlo. 4 o cliamado pmblcrncr. (Ia agi~lliaclc Hiifiiiil*: (lonsidcrc i i r i i a Arca, plaiia, clividida eni faixas d~ largiiias igiiais. ( i . lioih retas ~i;-li.alclas L a i ~ c r stilwe ~ s t rcgigo, a ao acaso, lima agiilha (I(. coniliiirnento 27-, coni 27' < n. Q i i d a pro1~;il)ilidadede qiic a agiiHia corte urna das ~ ~ a r a l ~ lO a srrsilltaclo, ? iiirlirrericlt~iitrh ~iii.rnrii.:ivista. i. 4 r / n c 1 . ( : ~ i t a m e n l eo matc.mktic:o cliic. mais coiit.t.i~iiiiiiliara a t,t?oria das ])i-oliriliilir-lac-Irs foi I,;il~lat:e. fariioso lartil)bm 1iot. siias vnil*<:-nrEp9

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R U L ~ ~( O ~ I7I 0 7 - 1 i ~ 3 ) . qtr;tlikt :L

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Cap.1

10 Introdução

tribuições a, oiitras áreas da matc.n~át.ica!c:onio a mecâriic:a analítica, onde atacou o psol>lema da estabilidade do sistema solar. 5eus iníimeros trabalhos sobre as prol-iahilicladcs foram incorporados em seu monumental 'rsatado Analítico das Probabilidades, onde são disr.iit,idcis iniimei-os problemas de probabilidades, introduzidas tecnicas ~ioderosas! como a das fiinqões geradoras, aproxiniações para probaliilidades iisando os mhtodos do ciilciilo integral, etci. Encoilt iamos nesle t rahalho! em pai-tieiilai., a int cgr-a1 L

/ ' e-

dt,

relacionada com a Distr.iliiiiqão Noi-niiil.

1.3 Conjuntos Certamente o leitor desta monografia está familiai-ixado com os r-iidimentos da teoria dos cor~~iiintos.Assini, o propósito dcste capitulo i! sirnplesrriente revisar- i-apidamen te essas iloqões básic,as c, ao mesmo lempo, fixar a notação qiie usarenios nos eapítiilos posteriores.

Introdução

Ca p. 1

(1) representa o conjunto que tem como íinico elemento o número 1. Um conjiinto pode tambkm ser descrito por uma p~opriedade r , comum a todos os seus elementos, e escreveremos A

= {x lx

tem a propriedade n ) .

Por exemplo,

descreve o coi~juntodos inteiros pares positivos. Usaremos o símbolo # A para repl-(!sentar o ní~merode elementos do conjunto A , isto é, a cardinalidade de A .

Se todo elemento de um conjunto A é também elemento de um conjunto B, diremos que A é iim subconjunto de B e escreveremos simbolicamente A C B . Se A C B mas existe um elemento 1i E B tal que 1i A , ( b não pcrtence a A ) , diremos que A é um subconjunto próprio de 3 . A Figura 1.1 ilustra esta situação. Observe que o coiijunto vazio C! subconjiinto de clualíluer conjunto A . Com efeito, se isso não fosse verdade, deveria haver um elemento x E 4 tal que x 4 A . o q i i ~6 im~-iossiv~l.

1,eti.a~maiúsculas, como por exemplo A , a , .. . , Y , Z , iildicharão c.onjiintos. A letra grega fi (ômega) representará o conjun,t o universal cm uma si tiiaqão delerminada. Lctras minúsculas . a,5, . . . , ? j , z : w ,ii~dicaiãoelcrnentos desses conjiii~tos.

A rclaq.ão de pertencer ser& indicada pela letra grega E e escsevescnios por exemplo, a f A . O conjunto vazio será representado pela letra 4. Um conjiinto com iim niiriicro reduzido de ele.rnei~tosser& iiirlicado sirri~ilesnici~te listando seus ~lemcntos. Por exerriplo, o coiljiirito cliic consiste! 110s DI~MCI.OS1, L e 3 ~ ~ 1 . 8 t.el)iesentatio por

-

A

= {1,2,:3);

11

Fig. 1.1


12 Introdução

Cap.1

Dados dois c-onjuiltos A P B iildicavemos por A U B o conjunto dos elenicntos qiic pei-tcncem a A oii a R . isto é, o conjunto dos elementos qiie ~ierteiicema pe.10 menos um dos conjuntos A e B, Estc coniiinto 4 chamado uri.iio d~ A coni I j . Sirnl)olicameiltc. AUI3 =

{ÚJf

h l I r ~€ A

011

w E

Cap.1

Introdução

A parte

da Figiira 1.3 iliistia a iilter-set:<ão de A

C

13

B.

B).

A ~iai.lesombreada da Figura 1.2 ilustra o conjunto A U B .

Fig. 1.3

No c,aso de termos por exeml~lotr-&scon,jiintos, A , B e C , a int,ersecqão 6 rcl~reseiitadapor A í' B fl C: Fig. 1.2

A iiilião de trEs coiljiintos A , B , C," ser-á ieprese~-itatlo.por A U B U c. A U B U C : ' = {w E I l l w E.4

oii

~ € 1 3 oii

w

A ixlterserqão tie ri. coiliiiiltos A i,A2, . . . , A ,, G i-eprcscntada por

€C).

Mais geralmciitc, a iii~iãodc ri. conjiii~tosA I , A Q ,. . . , A,, 6 tiefinida analogarrien te e re~ii.eseritadapor

Dixernos qur: dois c:oii*iuntosA e R são disjun.toa se A í'B = 4. Qiiando temos mais dr! dois coiliimtos, dizemos que eles são d i ~ ~ i i i i n tquando o forem disjiintos tomados 2 a 2. A Figura 1.4

iliistr-a o caso d c ti-6s coizjuntos disjiiiltos. Dados clojs c,onjiiiitos A c! B , definimos o conjunto intersecpio de A c L3 como o ronjiiiito tios elt~meiitosque pertencem simultaiieameiitc! a A c-: ;L B , 011 seja!


i! cl-iamado conjiinto d i f ~ r e n q ade A e B , i! i-epreseiitado geralmente por A - B . A parte sarnbi.eada da Figiir-a 1.6 mostra a diferença deAcB.

Dados um conjiiilto A , chamaremos conju.nto complementar de A o conjiinto dos elementos de 61 qiie não pertencem a A. Simboli-

Fig. 1.6

Se

camente

A " = {w f R l w

A).

A parte sombreada da Figura 1.5 indica o r:omplementai-

B

C

A , a difereiiça A

-

I1 cr! c,hamatio, diferença própria.

O Teroerna 1, a scguii., lista. as propriedades mais importantes que relacionam os conc,eitos definidos anteriormente.

de A .

Teorema 1. I . P W ~ L10d0 roi~jiiritoA c fl,A u 4 = A , A n (fi = 4 . S. A C B sc! e soineiite se A U I3 = B . 3. A C R se c sornenlcl se A í l B = A . 4. A U ( B W C ) (AU1i)UC.

An(r3nc) ( A n ~ ) n c . 6. A n (13 U C ) = ( A n B ) u ( A nc). 5.

7. A u ( B n C ) = ( A u 1 3 ) n ( A L J C ) . 8 , A U A ' : = R, A n A" = 4, @ = (1, s/''= s. 9. (AC)' = A : A C B se e soineiitc se BC:C A". 10. ( A u B ) -~ A c n ~ 3 ~ . 11. ( A n 13)': = Ac u B c . Fig. 1.5

h denions tr-aqão deste tcorema 6 deixada c:omo exercício. Dados dois conjuntos A e B , o conjiinto

_

A n B C = { w ~ S 1 1 w ~ eA w $ B )

Ii~trodusirnosagora a noqão ( 1 pro ~ clu to c-artcsiano dc dois con.iuiitos. Dados dois c.oiljiintos A c H . chamr-li-emos de prnduto


Iti

Introducão

Cap.1

2.

Combina~óese Permutações

rn~.tc..çin.r~o dr~A por 13 o <.o~i,iiiiito dr ~);ir.c*s cii.tirilados (a. h ) . onde rr

C

iirii

t~lpri~t~~iLo tlr /i

tb

h 6

iirii

el<!rrierilo dr TJ. Sinzholic.ameilte

O ~ ) ~ . otcol ~ (.ai-lrsiailo i cic t r& c~oi!j iiiilos 4 cletii~idodt? foi*rria srrnrllzaiitr~Iri~i~aiido trr.ilos P ~ liigai I tle ~ i a i - ~Erii s . gri-al, sc tcmos i ) c~oii,jiirzt,os .4 1 . A p . . . . . A , , . o piricliitci c'art~siaiiciA 1 x A 2 x . . . x A,, clefiiiiclo t.onio o c.onjuiil,o das i~-ii~il;-~s ( r [ ] . as, . . . . ( c l l ) , o n ~ l e r i ] E '41. r i 2 E A Z , .. . , ( L , , E A,,.

A íiltim;r, noq;-lo rit~strlt:apít iilo 6 a

ti<.

1ji~rtiqã0de i i n ~con-

,j~irl t o.

DefiriiçZo: Sfi;i A i i n ~(doi-ijunto íiilito 1150-vazio. TJma p n r t ~ q i o dr A 6 lima fariiilifi c l t ~c.oiijini(,osA -i , A 2 . . . . , A k, todos não-vazios. e tais cliic:

0 1 1 sclja. os roi~iiintosA 1 , A 2 . . . . A siro disjiiiitos dois-adois siiii iir-iião 6 o ' coiijiiiito A . Dizrmos tanibem que A foi po?*l,ir:ionorlo ~ic%los r-oiijiiiilos A 1, A 2 , . . . . A k .

2.1 Introdução Neste capitiilo são apresentadas as ferramentas I>asic,ascple nos perrni tem determinar o ~iíimerode elemeiltos de coiij untos formados de acordo com c,ertas regras, sem que scja necessário eniirnerar seus elemelitos.

A procura por tkcnicas dc contagem está dir-etamente vinculada 2t história da Matemática e à forma pela qual as pessoas tcm seii primeiro contato com esta disciplina. A primeira líicnica malernritiça aprendida por uma crianqa 6 "contar'",ou seja, enumerar os elementos dc um conjunto de forma a determinar quantos são os seus elementos. As operações aritmétjcas são também motivadas (c aprendidas pelas crianças) atravks de siia aplicação a problemas dc contagem.

Por exemplo, a operação clc adiç.ão í: sempre introduzida em conexão com um problema de contagem:


Cap.2

18 Combinações e P e r m u t a ç õ e s

Combinações e Permutações

10

Assim, no cxemplo, para formar um casal devemos tomar as decisões d l : escolha do homem; d z : escolha da rniilhei.. Como d i pode ser tomada de 3 rnai1eii.a~e, depois disso, d z pode ser tomada dc: 4 maneiras, o níimcro de maneiras de se formar um casal (isto é, de tomar as decisões d i e d z ) 6 3 x 4 = 12.

Note qiie o uso do Princípio de Multiplicação permite obter o número dc clcmcntos do c.onjuilto

A u B Fig. 2.1

A figura 2.1 ilustra iim princípio básico de co~ltageni,que podemos chamar dc "Principio de Adição":

constituído por todos os casais possíveis, sem qiie seja ncc.essário enumerar seus elementos.

Se A e B são d o i s conjun,tos disjuntos, com p e q elementos, respectivnmenf,e, e n t k o A U B possui p (I elementos.

Exemplo 2.1: Para fazer uma viagcm Rio-S. Paido-Rio, posso usar como transporte o trem, o ônibus ou o avião. De quantos

A scguir apresentamos o "Principio da Multiplicaqão", que, ao lado do "Princípio da Adiqão", constitiii a ferramenta básica para rcsolver os problemas dc contagem aliordados a nível de 2Q

modos posso escolher os transportes se não desejo iisai. n a volta o mesnio meio de transporte iisado na ida?

+

grau. Paro. motivar tal principio, consideramos o exemplo a scguir.

Niima sala há 3 homens e 4 mulheres. Dc quantos modos é possível selecionar um c,asal homeni-mulher? Chamando os homens dc hi, li2, e as miilheres de ni1, na2, m3, mq 6 fácil ver qire há 4 casais nos quais o homem é h i , oiitros 4 nos quais o homem é hz c outros 4 nos quais o homem é h3. O nrimero de casais é portanto 4 -t 4 + 4 = 3 x 4 = 12.

0 exemplo acima ilustra o Principio Fundamental da Enurnemção oii Principio da Multiplicação, o cliial diz: S P urna decisa"o rii pode ser tornada de :c m0.neirrr.s e se, uma vez tom.ada a. decisão d i ,a decisão d2 puder ser tomada dc y man.eiras então o numero de maneiras de se tomarem as decisões d i

P

d2 é mp.

Solução: H& 3 modos de ess.ollier. o transportc: dc ida. Depois disso, há duas alternativas para a volta. A resposta é 3 x 2 = 6.

O

Exemplo 2.2: Uma bandeira 6 formada por cluatro listras, rluc devem ser coloridas usando-se apenas as cores amarelo, branco c cinza, não devendo listras adjacentes ter a mesma cor. Dc c~uantos modos pode ser colorida a bandeira? Solução: A primeira listra pode ser- colot.icla de 3 modos, a segunda dc 2 modos (não podemos iisar a cor empregada no. ~it'imcira listra), a terceira de 2 modos (não podemos usar a c-or empregada na segunda -listra) e a quarta de 2 modos (iião podemos usar a cor empregada na terceira listra). A resposta 6 3 x 2 x 2 x 2 = 24. O

Exemplo 2.3: Quantos niimcros natiirais de ti-&s algarismos distintos (na base 10) cxistem?


20 Combina~õese Permutações

Cap.2

Solução: O primeiro algarismo pode sei. (+seolhitio de 9 modos (i160 ~x)dernosusar o zcro!), o segiin(io algarismo de 9 rriodos (não podemos usar- o algarismo iitilizado aiitcriormcnte) c o terceiro de 8 rnodos (não podemos iisai. os dois algarismos já empregados aiztei-ioi-n~eiitc).A i-csposta 6 9 x 9 x 8 648. a

Cap.2

Combinacães e Permutacões

A i-csposta c? 1 x 3

x 4 x 4

48.

21

O

Exemplo 2.5: -4s lilacas dos aiiton~hvcissão foi-rriatlas por duas leli-as ( I C , Y c 1V iricliisive) segiiidas por quatro algarismos. Qiiantas placas l-iodcm ser forniadas?

1-

E ii~tei-essailtriobscr-\lar no exemplo 2.3 cliic se come~ássemos pelo íiltimo algarismo teríamos 10 rnodos de esc,olhei-o íiltirno algarismo, 9 modos dc riscoll~ci.o pc~iíiltimoalgarismo (ilão podcmos iisar o algai-isri~oemlii.tlgado ai~tei-ioi-mciiite)c! ... e agora estamos diatitci dc: iim ~>r.ol)leri-ia: de cliiai~tosrriodos potfemos t?s<.cilhe,i. o ~ii-imeiioalgitrismo? A resposta e: depcndc! Se o algarismo zero tiver sido iisadu em alguma das últimas casas. o. ;.es~iosl;-l6 8 (não poclerrios iisar- os dois algarismos já utilizados ai~tcrioimente). Caso coiitrário, a r(?s~ios til í! 7 (não podemos usar nem o zero nem os dois algar-ismos usados aiitcriormcntc).

I?, claro cliic pssa dific:iilda& i ~ ã oteria ovorritlo se tivésscrnos comeqado yvla escolha do primriro algarismo do númcro, esc-olha essa c~iic!6 mais prolilenlAlicii. do qiie a dos tlois oiiti.os algarismos (o psinwii-o algiirismo i ~ ã opode sei. zcro!).

Snluçcio: Ckla letra pode ser ~scoll-iidade 26 modos c cada algarismo clt! 10 modos distintos. h resposta í i

Exeniplo 2.6: Qiiantos são os iiirmei-os natiirais Iiai.e,s que sc estni.t?vem(na base 10) com tres algarismos distiiltos? Solupio: O últirno algai.ismo do número liodc sei- t~scolhiclode 5 modos (0,2:4,6 oii 8 ) . O primeiro algarisrrio pode ser csc.olhido 1 . depende! $1,. o zt!ro foi iisaclo como iiltimo algai-ismo, o primeiro algarisnio pode ser psc-olhicio de !I rriodos (não po dcmos iisar o algarismo já txmpregado lia íiltima (:asa). Sc o zcro não foi usado conio íiltirno algarismo, o primeiro algai.ismo s i i podc sei. pscolhido de 8 nzodos (iião liodemos iisar ncni o zero nem o ;-llga~.ismo já emli-regado n a íiltima casa).

Pai-o. veil rer este imliasse, t,eri~osdiias al tesiiativas:

Dai a iccomei~dação: I ' c q u m ~ sdijir:.i~ldarlesadiadas coslurr~arnttar~sfomar-.se;em gra.7~dr.sdiJijiculdndea. Se u , l g ~ ~ mda~ c i s ã . ok m.ais cumplicada que r1.s demais, c l n devc s e r tornada c?n. primeiro lugar.

a) ''abl-ir'' o ~ixoblematlrn casos ( q u 6~ a allei-nativa mais i~utiiral).

Clontamos sc.pai.adarnr?ntc! os iiíimeros que têm zero como íiltimo algai.isrno e aqiieles c u j o iiltimo algai-ismo i: difei-ciitc de zero. '

Exemplo 2.4: Quailtos iiúmeros natiirais de 4 algaijsmos (na base 10) qiie sejarri menores qiie 5000 e divisíveis por 5, potlem ser forrilados iisando-se apcilas os algarismos 2: 3: 4 e 5')

Tci-niiilantlo c-lrri zero t t ~ r ~ o1 smorlo ( 1 es(-0111~1. ~ O Ultirrio algai-ismo, 9 modos de escolher o primeiro c 8 modos de c~s(.oll-ieio do meio. ilum total dc 1 x !I x 8 = 72 iiiimcros.

Solu<:ão: Temos:

Tpi-rninai~dorni i i n ~nlgarisrilo difcicilte dt. z t ~ oteri~cis4 niodos dr rsrollicr o íillirizo algarismo (2,4,6 oii 81, 8 modos dc cscolhei*o ~>i.iri~eii.o algarismo ( i ~ ã o~ i o r l ~ n i oiisar s iiem o zero iwrri o algarismo jií iisatio 11a iiltima casa) e 8 modos clr ~s(-oIheio algai.isxtlo i10 nicio ( i ~ ã o~iodemoslisai. os dois algai-isnios já empregados ilas rasas rxtrcmas). Logo, ttlrnos 4 x 8 x X = 25Ci níirrieros

filtimo algarismo -Primeiro algarismo S(?giinrlr, algarismo T e n - ~ i l -algarismo o

---

1 modo (tem cluc ser 5) 3 modos (iião poth?scr 55) 4 modos 4 modos


22 Combinacões

e Permutações

Cap.2

terminados em iirn algai-ismo diferente dc zcro. A resposta é, portanto 712 1 256 = 326. b) Ignorar uma das reslrzções (cliic: é. uma alternativa mais sofistic.;It'da). Ignorando o fato de zero i ~ ã opoder sei. primeiro algarismo, teríamos 5 modos de cscolher o último algarismo, i1 modos de escolher o primeiro e 8 modos de esrolher o do meio, num total de 5 x t3 x 9 = :360 níinieros. Esscs 360 níimerso irieluern números cnnicçados por zero: cliie deverri ser descoiitados. Começando em zero terrios 1 rnodo de ~ s c o l h e o r primeiro algarismo ( O ) , 4 modos clt. escolher o íiltimo (2+4,6oii 8 ) c 8 modos de escolher o do meio (rião podemos usar os dois algarismos já empregados nas casas extremas), num total dc: 1 x 4 x 8 = 32 níimeros. A resposta é, portanto, 360 - 32 = 328 níimeros.

claro tarnhém qiie poderíamos ter resolvido o problema dcterminaildo todos os ilíimeros de :I algarismos distintos (9 x 9 x 8 = 648) e abatendo os níimeros ímpares de :I algarismos distintos (5 na íiltima c,asa, 8 ila primeira c 8 na segunda, niim total de 5 x 8 x 8 = 320 ilúmeros). A resposta seria 648 - 320 = 328 níimeros.

Exercícios 1. Quantas palavras contendo 3 letras difcre~itespodem ser formadas com iirn alfabeto de 26 letras? 2. Qiiantos sãoosgabaritos possíveis d e i i m t e s t e d e 10questões dc míiltipla-escolha, com cinco a1ternativas por questão?

3. Quantos inteiros há entre 1000 e 9999 ciijos algarismos são

Cap.2

6.

Combinações e Permutações 23

Quantos ni1mci.o~dc cluatio dígitos são maiorcs que 2400 e: a ) tem todos os dígitos diferentes.

11) iião'tCm digitos iguais a 3,5 oii 6. c) tem as pro~irieclaclesa) e I>) simullãileamenle.

7. O conjuilto A possui I elemenlos e o c-otljiix-ito U possui 7 elcmcntos. Qiiai~tassão as fiiiiçõcs f : A -i B'! Quantas são as fiinqões ii1,jctoras f : A + U ? Quantos divisorcs riatusais possui o iií1rnei.o 360? Quantos siio pai-es? 8.

Q i i a i ~ ~ osão s os iiúrncros liatiirais de 4 dígitos qiie possiiem pelo menos dois dígitos iguais? 9.

10. Qitant,os siibcoiljiintos possui um conjiinto qiie tem mentos'?

.ri.

ele-

11. De qiiatitos modos 1-)odemosarrumai 8 torres igiiais em um t abiileiro de xadrez (8 x 8) (1, modo que niio liaja duas torres na mesma linha nem lia mesma roliiria'? 12. Eril uma banca há 5 yxemlilares igiiais da rcvista A , G exemplares igiiais da revista B e 10 cxcmplarcs iguais da revista C. Qiiantas c-oleqões não vazias de revistas dessa 1i;tric.a é possível formar? 13. um baralho coriliim (52 cartas) sacam-sc sucessivamentc: e sem rcposi~ãotrês cartas. Quantas são as exti-aqões rias quais a primeira carta é de c:;ipas, a segunda 6 iirn rei e a terceira não é uma dama'? 14. Qiiantos números diferentes podem ser formados multiplicando alguris (011 todos) dos níirneros 1,5,6,7,7,9,9,9'?

distintos?

De quantos modos difereiites podem sercscolhidos um presidcntc: E! nni sec,i.etario dc: iirn consc.lho qiie tem 12 membros? * 4.

5 . De quantos modos 3 pessoas podem scritar-se em 5 cadeiras em fila?

15. I J m vagão de meti-o tem 10 bailcos individiiais, sendo 5 de frente e 5 do costas. I l r a 10 passageiros! 4 pi.efei.~riisentar de frente, 3 preferem sentar de costas e OS demais 1180 tem prcfcrfincia. De ~ l i i a ~ l t omoilos s os passageiros podem se sciitar, r~speitaiido-seas ~ii'eferFnc,ias'!


2.1

Cap.2

Combinações e Permutações

16. H& (liias tstradas ~irii~cipais da cidade A até il cidade B, ligatias por 10 estradas secund&ri:is. rorno lia iigiiia 2.2. Quantas rotas livi-rs de ;-~iito-ii~tr.i.seqões h á de A ate H ?

Com binacões e Permutações 25

Cap.2

23. Escrevem-sct i~íimerosdc ci~icodígitos (iiiclusive os romeqados por zcro) crri cartões. (:onio 0.1 I? 8 não st3 altriam (IP ( : ; i ~ l ) ~])ara ~'a baixo c como Ci de c a l ~ c ç apara tjaixo se ticlilsformii c n ~9 . 11111 só rarlão ~iodc:represeiltai- dois i~íirrier-os( p o ~ ~' ~ x e r n ~ ~ Olj1C)S 10. e 86190). Qiial f o iiúmcro rilíi~irno de cait6t.s para ~ . ~ p r e s e n t a i . todos os níimc?ros de cinco dígitos'? No Senado k'ederal, o Distrito l+-dera1o os 2ti estatlos da fpdcraqão tEm 3 repr.esei~la~it,cs cada. Deve-se formar- iirrio. c.orriissHo de modo qiie todos os eslados c o Disti*ito Fedc~i,aleslc.,j;tm icpresentados por 1 oii 2 seiladores. Dc cliiailtos mciclos pssa c.omiss,io podc ser formada? 24.

25.

a) Qual é a soma dos clivisoi-es inkt-!irost3 ~iositivosde 720'?

b) De qiiailtos modos 720 podc ser clccomposto em iirri pi-odiito de dois iiiteiros l)ositivosn!

Fig. 2.2

17, Qiiai~tosilíimci-osiiiteiros~iltrc 100 r.cI9c) s ã o i n ~ p a r c s c p o s siit3ni 11-6sdígitos rlistiiltos?

c ) De qiiantos modos 7110 pode ser d e c o m ~ i o s tclrn . ~ iirri 1ii.odiito de ties ii~t,cirospositivos'?

18. Escrev~m-seos ii~teii-oscl(? 1 ate 222 222. Qiiai~tasvezcs o algai-ismo zero 6 escrito?

d) De qiiailtos modos 144 ~ i o ser d ~ ciec.omliosto (.m iim prodiito dr dois iiltciros positivos'! 26. a) Qiiaiitas siio as pala\~rast3r 5 1cti.a~diskiiitas ilc iim nlfabeto de 26 letras lias cjuais a letra A iigii1.a niiis i1ão i! a letra inicial da palavra'?

a) 110s cliiais o iilgarismo 2 iigiira? I)) iios cliiitis o algarismo 2 ilão figiira'?

20. Eni iim coiiriirso h6 t r6s caiidiclatos c ririco ~xamiilaciores: devrndo cada cxamiiiatlor votar eni iini caiidi~lat~8.Ilr cluantos riiodos os votos podcm scr disti.il)iiiclos'?

21. O código moi-se

lisa "palavras" coiitcndo de 1 a

4 "letihas",

as "'letras" sc-mdo ponto e t,rayo. CJiiariti~s"palavras" cixistem no código rrioi.st-i'?

22. Firhas po dcm scr aziiis, vermelhas o i i amarrlas; c:ii.cniilares, rctangiilares oii triaiigiilares: finas ou grossas. Qiiailtos tipos dtl firlias rxis t ~ r i i ?

b) R.cfaqa o item a) suprimindo a palavra di.~tinln.s(10 eniinciado.


26

Combinações e Permutações

Cap.2

27. A figura 2.3 mostra iim mapa com 4 países

Com binacões e Permutacões

27

a) lle cliiailtos nzodos possívt31 cnolo(.ai-u m i-ri i~cgi-oc iinl lirarico cm casas riio ;tdjaceiitt.s cie iini t uliii1cii.o ( 1 xi-lcll.ez ~ ( 8 x 8):' b) Qiial seria. a scsposta se fossem dois i-ris 1jranc.o~igiiais?

29.

2.2 Permutações Simples Dados li. objetos distiritos sível ordená-los'? Fig 2.3

a) De quanlos modos esse mapa pode ser coloi-iclo (cada país com lima cor, países com u m a linha fronteira comiim não podeni ter a mesma cor) SP dispomos de X cores diferentes'? 1)) Qiial o menor valor clrt cliie perriiitc colorir o mapa? 28,

ri.1 ct2.

...

. c-lr qiiar-itos ri-iotlos 6

: (i,,

pos-

Por exemplo, para os objvtos 1.2.3 h& G ordtwa<;(>es:123. 132, 213. 231, R12 e 321. No caso gcr-xl (~rricisr i niodos dc esrollier o objcto rliic' ot4iiliar.á o ~ i i - i r i i t 3 i i . oIiigai-. ?i - 1 riiodos d~ txsc.oliiei o que ciciipai-6 o srguiido liigar. .... 1 riioclo t l t \ t~st.oliit~r o olijctu que o(:iipari o iiltirrio lugar. Poi.tailto,

O n?im.erode modos d t o?dc?ra?.? i

o ~ j e t o sdistiritos c'

Refaqa o ~iroblemaaiiterioi- para o mapa n a figura, 2.4 Cada oi-drilaqão dos li olijrtos 6 r1iiirri;ltla iinia p ~ m u i , r r q ~ o srmples de ? i o j i j ~ t o s(> o i~iírnci.odc ~)cimiitayc?essirilpltls dc 11 objetos distintos rrlii-c~st~ribcld(i ~ i o r .I-',,. Assim. i',, - t i ! (.IA c]iit3 O! = I , dcfillt>-s~P0 = 1).

Exemplo 2.7:

Qiiar-it,ossão os anagrarrias tla palavi-a P R . ~ ~ T J C : O '

Soluç.60: Cada anagrama de I-'RATIC:~ iiacla rriais t; qiie iini;-i orderiaqão das letras P . li. A . T . i, C,: O. Assini o i1iin1oi.o c l ~ (7 anagramas de l ~ l t , ~ ' 1 ' 1 ~61f):0 = 7! == 5040.

Fig 2.4

Solu<:io: ,A c40i~soai~lc iilichial po(h. s ~ i .rc;c.olliicl;-i d~ 4 maiic+ii-as, a consoailtr final dr A ni;tiit*ii-as i . as 5 lrhini-as i-rst>intc~spoc-leni


28 Combinações

Cap.2

e Permutações

Cap.2

ser arrumadas entre essas diias consoaiitc?~dc P5 = 5 ! modos. A resposta t: 4 x 3 x Ii!= 141211. O

Excniplo 2.9: Dc qiiantos rriodos 5 rapazes 5 moqas ~ i o d e m s(: ir.iitar em 3 liaiiros dois h ~ g a r cacla. ~s rrioclo qiic (>ri1 cada l-ianco firliitlm iim i+al)ax iiriia. nioqa'.' (I

Soluçio: O ~ii-imcirorapaz pode esc,oliiei scii liigai- de 1 0 modos, o segiiildo c l 8~ motios, o terreiro de (imodos, o cliiai.to de 4 modos P O ~ p ~ i i C~~lC2 o nlocios. C : O ~ O C R ~ O OS S raprizcs, temos cliie colocar as 5 moqas nos 5 liigares rluc soliraram! o q i i c pode ser feito de 5! modos. A rí!sl>osta (r! 10 x B x (ix 4 x 2 x 5! = 4fiO 800. O

Exerriplo 2.10: De cliiant os modos ~iorlt?mosformar- lima roda com 5 <:i-iaiiqas'?

Combinações e Permutações 20

Exemplo 2.11: Dri cluailtos modos potlemos dividir 8 pessoas em dois grupos de 4 pessoas cada? Soluqão: A divisão pode ser feita colocanclo as 8 pesscias em fila e dividindo-as de modo cliic: iim dos gr+iipos seja formado pclas 4 primeiras pe,ssoas e o oiitro pclas 4 íaltirrias. Como h á 8! modos de colocar as pessoas em fila, a i-csposta Iiarecx ser $! Eiltrei,ai~toconsiclcrenios a divisão I L ~ C L I / Cf g l ~ .Ela é idilntica a d i v i s k e f g l i / n b c d (os grupos formados s%oos mesrilos: um griipo í: { a ,li, c, d ) e n oiit,i-o 6 {e, j , g , l i . ) ) . Não obstante, na nossa coiltagern de 8!, cssas divisões fo~.amcor-itacias como se fossem distintas. Al&m disso, divisões como rcbcd/c f g h e r n d b / e fgli.: que diferem pela ordem dos elerne.ntos cm cada griipo, apesar de identicas foram coiitadas como se fossem clistiiitas. Cada divisão foi c.ontada 2 x /i! x A! vezes (2 por c-aliso.da ordcm dos grupos; 4! por. causa d a orcleni dos c?lementos iio IU griilio e 4! por causa da ordem dos elemeiitos iio 2U griilio).

Se contamos S! divisões e cada divisão foi contada 2 . 4 ! . 4 ! 8! O vezes, o níimero de divisões i! 2x4!x4! = 35.

Exercícios I. Quantos siio os aiiagramas da palavra C:AP~TIJLO: cluc c,omeqam por corisoante e terminam ~ i o rvogal? qiie têm as lctr-as C:, A , P juntas nessa ordem? qiií? tGrn as letras C !A! P juntas e m qiialqiier ordem'! qiie têm as vogais P as corisoantes iiltercaladas? quc têm a letra C no lu lugar e a lctra A ri6 2" liigar? f } que tem a letra C no 1" liigar oii a letra A no 2" Iiigar? g) qiie tênl a letra C no lQlugar ou a letra A 110 2Q lugar oii a lctra P no 3" liigar'?

a) b) c) d) e)

Fig. 2.5

o

:

A primeira vista pai-ct.P qiit! liasa formar iirria roda c.om

as cinco ci.ianq.as basta escoll-icr uma ordem para elas: o cliie poderia sci- feito cle 5! = 120 motios. Eiitretanto, as sodas A B C D E e EABCIII são igiiais, pois lia i.oda o qiie importa 6 a posiçiio relativi~das (:riancas c~ntrr:si e a roda A U C D E pode sei "virada" roda EABCID. (:orno cada roda podr sei- "vir;ttlaW d e cirico modos! a nossa c:oiltag~nicle 120 rodas coiltoii <:;ltiaroda 5 vezes c a resposta 6 120/5 = 24.

Permiitam-se de todos O S modos possíveis OS algarismos 1, 2, 4, 6, 7 *f! escrevem-se os números assim formados em ordem crescente. 2.


:]O

Combinações e Permutações 31

Combinacões e Permutações

a) q ~ 111gat. i ~ oriqia o iií1rli[31.o (i24 17'? li) cliial o iiiíriici o (~II(~O ~ I I I U IO BG" liigai'!

c.) qual 0 '200'j algiii.is~tiocsri-ito? d ) (liia1 ii soma dos iiiínir%r-osassjni forriiados?

3. l l t l (111alitos rno(los (: 1)os~i'1,t\ls ~ l iar t 7 ~ I P S S O N Sr n c.:id~ii-as ~ em tila tltl motlo q i ~ (Irias ( ~ (Ivt rrnii~iada.;Iirssoas d c s s a s 7 não ficliiem i i i i l t as'?

Se A 6

4.

iiril c.oiljiiilto com A liiic>lo1.iis'?

c l c n ~ ~ i l t oqii:ti~t;-is s, são as fiiilqões

J: A

-

5.

De qiiaiitos modos 4 ~iossívclrolocai- r n ~iirila prateleira 5

11

livros de rnatcmitiw. 3 dc física 2 de estatistica, de modo c ~ i i c : livi-os rlc. iini mrsmo assiiiltci I>ri.rii;itit3qamjiiiitos:' (l

6. Qiii~rltasSGO as lic11.rniitaqR~sdos ~iiililri-os( 1 . 2. . . . 10) nas cliiais o 7, ~ s t Asiliiarlo à r l i w i t i t (10 2 C ;i ( ' s ~ ~ ~ l r (10 r d a3. rml>ora i12o rircrssai*i;irne~it[~ (.ri1 1iig;tr~~s r.onst~c.iitivosC?

7.

D e qiiniitos riiocios ~iotlrriiosdividir 12 pessoas: a ) r m (leis gr.iilios (I(. li? 1)) vrii trbs g1.1~1)os CIP 4'! (,) (\nl uni gi-~lpo 5 P llrll g r ~ i ~ ) o 7'? rl) c3ni sois griilios d e 2? t3m dois griil>os de 4 dois gl~iliosdc 2'? (1)

8 . I)t. rlirwntos riiodos 7. i-aliaatls c n i riioqas ~>odt.rris~ (-ci1oc.a~em fila dr mocio (pie as nioyas firliirm juilLasn? 9. 1)t~legatios( 1 1~I1 ~ i a í s r sclevc1rn se stiiltar tmi 10 cadeiras cm fila. 1 3 ~cluniitos rnocios isso 1io(l(~sci. feito st3 os del~g;-itlos(10 Brasil e (I(. Poi-tiigal c-levrrii sorit;-tr jiiiltos (. o tio li.;lrliicl o o tlos Estados 1'~iido s~ i i ol)o~lt\iiis~iltfil.,ii~litos'?

10.

1Tn1 c u l ~ otle macic.ii,a Lerri iima facc clr racia cor. Quai-itos dados ili ft3rrilt~s~ i o d r n i o sfoi.mai. gi.;-ivailclo i~íimerosdc 1 a G sol>i-e rsstis f;ic.tls?

Quailtos dados diferentes pode.nios formar gravando iiíimeros a G sobre as F&c:~s ixidistiriguíveis de iirri cubo cle madcira?

Resolva o problema ailterior para: a) i~iimerosde 1 a 4, t ~ t r a e d r oregiilai-; 1)) números de 1 a 8, o(-tacclro regular; c) niimeros de 1 a 1 2 , clotlec-adro icgiilar.;

d) ilíirneios de 1 ;t 20. icosaedro i-egiilar: e ) iliim~i-osde 1 a 8. ~ii.ismaI-icxagoilal icgular: f ) níimeros de 1 a 5, pirâmide qiiadi-angiilar reglilar.

13. Um campeonato i: dispiitado por 12 c:liibes em rodadas de G jogos cada. De qiiaiitos modos 6 possivel sclecioiiar os jogos de primeira rodada'?

14. Qiiai~tassãoaspermiitaçõessim~ilesdosi~íimei~os l , 2 , ... , t i nas cliiais o elemento qiie ociipa a k- ésima ~iosiqãoé inferior a k + 4 , para


32

Cap.2

Combinações e Permutações

(1 iliírrie~.ode combiiiações sirril>lcs de c.lassc p clr: é represeritado por C:. Assini, C: = 10.

11.

objetos

,4i1aliscmos rsta i-t3sl,osta: a PS<-olhaclo 1" clcmento da coml'iiiiaqão potle sei- f ~ i t arlc 5 nioclos; il do 2O, d~ 4 rnodos e a do 3", de 3 rnodos. resposla parccc sri. 5 x 4 x 3 = 60. Entretanto, st. 1)ex-isai.mos iiiirria comliiiiaqiio, por ~xf>rnl>lo ( ( L i , n2, I L : ~ } . v ~ r i f i canioi qiit1 as cnmbiiiaqfies {ai, raz, n : { ) , { a l , ( r . < , ( c 2 ) . { a 2 ,n 1, a g ) , c l r ... s8o id6iihic.a~(\ foram c.orili-ldas como se fossem diferentes. C'orii efeito, sc rliss~rrioscliir h á 5 modos de t~scoll-iero 1" elemcnto da vorilhiriaqiio i: porque es tamos considcraiido as escolhas n 1 P 112 como dif(3rentes e portanto ~ s t a r n o s(.oiitando q, <i3) rorrio dif~i-cliitrd r {(i2.n 1 , r ~ : ~ ) En? . siirna, no, resposta 60 cstamos coiltando <.;icla caorniiiil;t(;%o lima vez para cada ordem de esrrever sriis elemc~i~tos. Corno em cada combinaqão os elernen tos podem s t escritos ~ ~ r r iP:3 = 3! = 6: ordens, caclcc coml~iilayãofoi contada G vexes. Logo, a i.esposta 6 60/6 = 10. No caso gei.al temos

Combinações e Permutações 33

Cap.2

Soluça"~: Para formar iim triângiila ou t.omamos um vértice c n ~ R e dois em R' oii tcimamos rim vkrticc em I$' e dois em R . O número de triâiigulos (10 l Q tipo i. 5 . C: r o do 2 O tipo 6 X C:. A rcsposta 6

Poderíamos tambíim pensar assim:

Para formar iim triângulo devemos escoll-ier três pontos, não situados ria niesma reta, entre os treze: poiltos dados. O número do modos de cscolher 3 <ias 13 pontos 6 C?:<. Desse total devcrnos retirar as C',: escolhas de 3 pontos crn K r as 68 escolhas possive,is dc 3 pontos em R'. A resposta 6

esc.01he.i- 6 pessoas, Exemplo 2.14: De cluantos modos ~~odernos inrliiindo pelo menos duas mulheres, em um grupo de 7 homens e 4 mulheres? Solução:

As alternativas são:

Iírria cix yirtissiio a1tcli+i~ativa 1)ode ser oti t i ~ l amil1tiplicando o i~iiniei-ncioi- o rlenoniinador por ( 1 1 - p)!. O l ~ t c m o s (l

4 homens,

2 mulheres

3 liomens,

3 rnulhert!~

2 homens,

4 mullieres

A resposta 6 Exemplo 2.12:

Qiiailtas saladas contenc1oex;ttam~nt~ 4 frutas p o d ~ m o sforrnax. s r clisponios c3e 10 fi.i~tasdifersntcls?

SoluqGo:

1';ti-a formar uma. salada basta escoll-i~r4 das 10 frutas, o qiie pode ser feito dr = s":jl'i = L10 modos. O

Exeniplo 2.13: hlai-ram-sc! 5 pontos sol:)i-e lima i-cta R e 8 pontos sohi-e iiriia reta R' paralela a H. Qiianlos triAngiilos cxistcm com vbrticcs erri ;I c1esscs 13 poiitos'?

Poderíamos tamhkm contar toda as est:olhas de 6 pessoas C abater as escollias sem rniillicrcs (C!) e com agerias u m a mulher (4 - C;). A r-espost a é

(~7~)


34

Combinações e P e r m u t a ç õ e s

Cap.2

Cap,2

IJm erro muito comiim é o seguinte: Como o grupo dc 6 pcssoas devc conter pelo rrienos diias miilheres: primeiramerite escolhem-se duas miilheres (C:), C depois escolhcm-sc: 4 pessoas quaisqiier ei1ti.c as 9 qiie solirai-am (C:). Assim, obtem-se a rcspost a (errada) C': - C$ - 6 x 126 = 756. A explicação do erro í! simples.

11)

Considere. ~ior-exemplo, iima se1cg:ão c,om 3 mu1hri.e~e 3 lionieiis! MiiZ/12M:~I-11H~fI;~. Essa seleqiio foi contada 3 vczes. T Jma quando h,Ii e Mg foram as mulheres escoll-iidas iizirialmexite, oiitra qiiando 1CI 1 c hd:3 foram as rniilheres escolhidas inicialmente et(:... J & urna selesão com as 4 miilhei-es, por exemplo, M 1M2M3 M4H1H 2 foi c.ontada 6 vezes e obtem-se lima resposta errada muito maior qiie ;-t resposta c,oi.i.cta. O

Exeniplo 2.15: De cliiantos rriodos podemos dividir H pessoas em 2 grupos de 4 pessoas cada? Soluqão: O primeiro grupo pode ser escolhido (le modos. Escohido o IY griipo, sobram 4 pessoas e só há 1 modo de formar o segundo grupo. A resposta parece. sei. C: x i. Eiitretanto, contamos cada divisão duas vezes. Poi. ex~rriylo,{ a , b, c , d } ( c , f , g , h) i! idêntica a {c, f ,g , l i ) {(L, h , r , d ) e foi coiltacla como se fosse diferenle. A resposta i!

Combinações e Permutações

Qiial seria a resposta se um dos homens não acxitasse partic.ipar da cori~issãose nela estivesse determinada miilher?

2. Para a sclcqão brasileira foram (:onvocados dois goleiros, G zagiieiros, 7 nieios de campo e 4 ;tlac:antes. Dc quantos modos 6 possível escalar a, seleção com 1 goleiro, 4 xagtieiros, 4 mcios de. campo c 2 atacantes? 3.

Quaiitas diagonais liossiii iim polígoiio de

4.

Quailtas cliagonais l~rissiii: a)

iirri

O

Exercicios 1. Uma comissão formada por 3 homciis e 3 miilheres deve ser eseoll-iida em um gr-iipo dc 8 homens c 5 mu1hei.e~. a) Quan tas c,omissães ~ > o d e m ser forrria(ilts?

lados?

L) um icosaedro regiilar'? c) um dodec,aedro regiilar? d) um ciilrio? e) um prisma hexagonal rcgiilai'!

Tem-sc 5 lioiitos sol~rc:uma reta R, e H poi~tossobre uma reta R' ~iaralelaa I<. Qiiantos qiiadr.iláteros c,onvcxos com vkrtices em 4 desses 1.3 pontos existem? 5.

6 Ern um torneio iio cliial cada participante enfrenta todos os demais iinio, única vez, são jogadas 780 partidas. Quantos são os participailtes'? = {1,2,.

. . ,m ) e

Quailtas são as fiinqõcs J : I,,

2.11.

?i.

o c:taedro i-egiilar?

7. Sejam I ,

E interessante comparar esta soliiqão com a do exemplo

35

-t

1,& = { I , 2,.

. . , t ~ ) com ,

ni

5

n.

I,, estritamerite crescentes?

1.Tm homem tcm 5 amigas c 7 amigos. Sua esposa tem 7 amigas e 5 amigos. De qiiantos modos eles podem convidar 6 amigas e ti amigos, se cada um deve convidar 6 pcssoas?

8.

9. Quailtos são os níimcros naturais de 7 dígitos nos cluais o dígito 4 figura exatamcnte 3 vezes c: o dígido 8 exalamente 2 vezes?

10. Quaiitos são os ~iúmcrosnaturais de 7 dígitos nos íluais o dígito 4 figiira exatameiite 3 vezes e o dígito 8 cxatarrienle 2 vezes? 11. Quailtos são os p-siibcon,ju~itos(isto é, siibconjiintos corn p elcmcntos) de ( n i , n z : . . . , n,,) nos quais:


Combinacões

36

.

e Permutações

a) nl fig1ir.a: h) n l i ~ ã ofigura; c ) nl e a:! íigiiram; d) pelo merios iim dos cleme~itos[ L I , a2 iigiira; c) cxatamcnte iim (10s ~lernt~iltos ( 1 1 : C L íigli1.a. ~

12. C:oilsidci-e r i ( ? ? . > 2) ~ioritoseni iirri plailo, entre os cliiais riso há 3 poiltos coliileares. a ) Qiiantas siio as retas cliie c:olitGm dois desses pontos? 13) Qiial i: o iiíin~erorriixirno cle ~ i o i ~ t orle s interseqão dessas rctas'!

Cap.2

Com b i n a ~ õ e se Permutações 37

h) iirn "ffiish" (5 c:ai.li.ts do mesmo ilaipe, n i o sendo clas de 5 gr-ii1~)sc:oriset:iilivos)'? i) um "straight flush" (5 cartas de griipos conscciitivos, todas do mesmo ilaipe)'? j) um "royal str-aight flusl-i" (10: valete: ({arria. rei e As de iirn mcsmo iiaipc)?

-

15. O conjiinlo A possiii p elerrieiltos r o conjunto B possiii n sobrejetoi*as elemei~tos.Determine o iiíimcio dc! fiiilçõcs f : A para:

13. De cluantos modos 6 ~iossíveldividir 20 pcssoas: a) e n I)) em c) em d) em

~dois gi-iipos de 10? cliiakro griipos dc 5 ? iirri gi-iipo dc. 12 e iim clc 8? LrGs griipos de G e um dc 2?

14. De um baralho d e ~icirlriei.(7:8,9.10, valete, dama, rei c ás, cada iirn desses griilios aliarecendo erri I naipes: copas, oiitros, Iiaiis, espadas), sacam-se simiiltaiieamentc 5 cartas. a) Qiiai~tassão as extraqfies possíveis? Qiiai~tassão as extrn~õeslias qiiais se forma: l i ) um par (diias cartas cm um mesmo griipo c as oiitr.as três crn ti.;, oti tros gi-iipos difei.ei~tes) ? c) dois pares (diias cartas em iirn grupo, duas em outro grupo e lima erri iini terceiro d ) lima ti-ii~ca( t r k cartas e n ~iirn grupo e as oiitr-as duas em dois oiitros griipos diferentes)? e) um "forir" (cliiatro cartas eni um grupo e uma em outro gru]>o)? C) um "f~illIiaild" (ti.& cartas cm um griilio e duas em oiitro gr-u]>o)? g) uma seqiienria (5 cartas de griipos conseciitivos, não sendo todas do mcsnio naipe)'?

16. Chnsidere iini coiljiiiito C de '20 ~ioiltosdo cspaqo qiic tem um siilriconjiinto C1 formado por 8 pontos colilanarcs. Sabe-se que toda. vez qiie 4 poiitos (1s C são rolilanarc~s,e ~ i t ã oeles são ~ ~ o i l t o s ( { e C1. CJiiantos são os plaiios cliic coiltem pelo merios trks pontos de G ?

17, Qiiai~tossãoosaiiagramasda~ialaviaC!AK,4C~liAr~,4TIJBA? Qiiantos começam por vogal?

18. Siio dados,

plailo, ? i pontos tais rliic entre as ic?tas por elcs determinadas não 11A duas r d a s pasalclas. Qiiantos são, ilo máximo, os pontos Clr i ~ ~ t e r s ~ qC i ~i oS S retas ~ S que são distiiltos dos ]x)ritosdados?

19. C:onsitlere

110

iirn ~ioligoilocoi~vt-.xodri

latlos tr? siiporiha cliie não h& diias de siias rliagonais cliie sejam ~iaialclasnem três cliie concorram eni iim mesrnti ponto qiie não se-\o. vki.ticc?. ti.

a) Qiiailtos são os pontos dc iillcrseqão drssas diagonais? li) Qiiai~tosdesses ~iontosdr iiitcrscq.ão são interiores ao poligo110 +?

c) Qiiaiitos sko cxterior~s?

20. Lima fila de cadeiras iio cinenia tem 20 ~ioltt-onas.De cliiaritos niodos fi casais podem se sentar ilessas 1iolt1.oi-iascle modo que iiei-ifiiirn marido se sente separado tie siia rriiilliei-'!


38

Cap.2

Combinações e Permutações

21. Novc cicntist as traball-iam niirn projcto sigiloso. Por riuestGes de segurança, os planos s#o giiai-dados erri tim cofre protegido por mitilos cadeados de modo que só 6 possível a1)i.í-10s t.odos se liouver pelo menos 5 cientistas presentes. a) Qual 6 u níimei-o millimo ~iossivelde cadeados?

1)) Na sit i i a ~ ã odo itern a ) , cliiaiitas chaves cada cientista deve

ter? 22.

Depois de ter dado um ciirso, iim ~-irofessorresolve sc despedir de seus 7 aliiilos of(<recendo,diirantc 7 dias consecutivos, 7 jantares para 3 aluilos c.ada. De qiiantos rriodos elv. pode fazci- os c:oi~vitessc elc não deseja cliic rim mesmo pai. de aliiiios cornpareqa a rnais de rim jantar? 23. Formam-sc! as comliinaqões simples de classe 5 dos clementos n l , n 2 , t ~ , .. . , n i 2 , as (luais são esc.i-itas com os clcmcntos em ordem crescente dr: iildices. Qiiaritas sGo as eombir-iaçõesrias cliiais o elemenlo (18 oc.uI>a o :jU liigai-? 24. De qiiantos modos i! ~iossívelcolocar- em fila h homeils e m. mulheres, todos de alturas diferentes, de modo que os homens eriti-e si e as miilhcrcs entre si fiquem em ordcm cresccntc clc alturas? 25.

No cliiaciro abaixo, de qiiaiitos modos i! possível formar a palavra " M A T E M Á T T C : ~ ~partindo , de iim M e indo sempre para a direita oii para ljaixo?

hd

M

M A

A T

T I

I C

h 4 A ' I ' E M A T

I

C

A

M

M A

A T

T

T G

h! M A M T h Í A T E M A 'I' E M A 'I' Ir; h!l A E M A T

E M

Cap.2

Combinações e Permutações 39

26. Siilionhaclue ri. carros estãoemfila~iaraentrai-emiirriestaeionamento que possiii 11 vagas, lado a lado. Se o 1" carro pode escohei qiialrliier vaga e cada iim dos outros carros ao eslacionar deve jiistapor-se a i i n ~cnari.ojá estacionado, cluanlos são os rnodos possíveis dos carros ociiparem as 11 vagas?

27. De rliiai-itos modos 15 jogadores podem ser divididos em 3 times de basqiiet.cbo1 de 5 jogadores cada, deiiomiiiados esperança, confianqa e vito'ria? 28.

O conjunto A possiii

?i.

elementos.

a ) Determine o ~iúmerode relaq-ões qiie podem ser construídas eni A ; b) Idem! relações rcflcxivas; c) Idem, relações simétricas; rl) Idem, rclaqões anti-simeti-icas; e ) Idem, i-elaqões reflexivas sirnkt ricas; f ) Idem, relaqões reflexivas c ant i-simírtricas; g) Idem, relações sim4tricas c: ailti-simciitricas; 11) Idem, relaqões reflexivas: simdtricas c ailti- simétricas. (l

29, Qiiantos são os jogos de um r.ampeonato dispiitado por 20 clulies, no cyiial todos se enfrentam lima íinica vez?

30. Ernpi-egaildo dcz consoantes c cinco vogais, calcule o numero de palavras de seis lelras qiie se podem formar sem uasr consoar-ites nerri vogais adj accnt cs: a) Se são permitidas rcpetiq-ões;

b) $e não são pcrmit idas repct.iç.ões.

31. De r~iiantosmodos se pode iluminar uma sala que possui m lâmpadas? 32. Em uma escola, :r professores se distribuem em 8 bancas examii~adorasde. modo rliie cada ~irofessorparticipa de exatameiite diias bancas e cada diias bancas tem exatarriente um pro~ C S S O I 'e

n ~c-ornrim.


40

Combinações e Permutações

Cap.2

a) Calciilc x; b) Iletermii~ecliiantos professores há em cada banca.

33. A partir de um c,oiijiiilto dc o atlctas formam-se t times de k atietas cada. Todos os atletas participam de iim rriesnlo nuniero de tirnes t? cada par de atletas fica junto 110 mesmo time iim mesmo nilimero de vexes. De tei'rnirie: a ) de c~iiantostimcs cada atleta participa; b) eni cliiantos times cada pai- de atletas fica jiirito.

Mostrc: qiie existe iini tabuleiro G x 4, c.qjas casas são todas pretas oii lirancas, rio qiial nerihiim rc?tarigiilo tcm as 4 c,asas dos vkrtices da mesma roi-. Mostre rliie, em todo tahiilciro 7 x 4 cujas casas são todas pretas oii Ijr-ancas, sempre existt? iin-i i.etAi-igulocujas 4 casas extreri~astCni a mesma c m . (Ol>servaqGo:no t,abiileii*o casas adjaceiit.es não t6m riecessariamente coit?s diferentes). 34.

Prove qiie iim prodiito de p inteiros conseciitivos é sempre divisível por y ! . 35.

cap.2

Combinaç6es e Perm utacões 41

39.

PI.OVCqlK? L';?,6

1):il.. S(->I ?

40.

C:;&.

pai.

i! divisível

2

1.

7'!

2.4 Permutações Circulares Dci rjuailtos modos po~I(~111os colo(:a~-7 1 ol),jetos (Iisti~itosem r i lugares eqiiiespacadcis t i n ~torno (I(. iirn r.íi<+iilci,s e r:onsitfer-sn-ios ecluivnlentcs disliosiqficls qiir 1-jossan~c.oiiic.itlir por rotaqão'!

A resposta desse pi-ol~leriiase1.H i-epi-c~st~nt.itda pol. (PC),,,.o niin-it?ro cie pel.niiitaqõ(+s rirrrrliticis dc: ? i oljjt-!l.os c-lisliiltos. E f k i l ver qiie ( P C ) , , 6 em geral. cliTt~i.t~illr dct r,,. Pai. r?sc~riililo,no caso 11 = :I tt?mos $$. = - 3! = (iniocios cio c.oloc,ai :3 o1)jrt.o.s clistiiltos eni 3 lugares.

36. Prove, iisaildo iim argiimcnto comliinatiirio, qiie os númc.ros abaixo são iriteiros para qiialr~iiei.n natural.

Fig. 2.6

37. No inicio dc lima festa há G rapazes dcsacorn~iai~hados e 10 mosas desacomliailhadas. Qiiantos são os*?stadospossíveis no fim d a festa?

38. Prove, iisando iim ai-giimenlo combiiiatório. qiic

80rntaiilo as ti-& ~ii.imcir;isdisposiyc'irs pcictc~n~ (.oii~c-iílirt.ntrcl si i-ota~%,o r o mesmo oc.or.i-c. rom i ~ sl i * i ~ i11 s t i m a s , (Ir morlo cliie (X,":3 5 2 ,

pai.

13(3]~;~~.o qiiv

~ ) ( ~ I ~ I ~ I ~s iI r~i ~: ~l )(l ;irii~)ori:ir~~ ~~s o s os liigiir(-~s rllit* os objctos ochii]inn?iI<i passo (111(~ nas I )oi.miit ac;õcjs c.ir.c.1 dai-cs


42 Combinações

Cap.2

e Permutações

o que importa é apenas a posiqão relativa dos objetos entre si. Nas três primeiras figuras, olhando os círculos em sentido antihorário, 1 precede 2, cliie precede 3, qire psececle 1; portanto, a ~iosiqãorelativa dos olijetos 6 a mesma. Nas trGs últimas figuras, 1 preccde 3, qiie precede 2, qiic ])i-cccde 1; portanto, a posiqão relativa dos objetos é o. mesma.

Podcmos verificar que ( P C ) , , =

(71

Combinações e Permutações 43

Cap.2

Exem plo 2.17: De rliiantos modos podemos formar urna roda de ciranda com 7 cr-iaiiqas, de modo que duas determinadas dessas crianças não fiquem j i intas ? Solução: crianqas.

Podertios formar ( P C ) s= 4! rodas com as eirico outras

- I)! dc dois modos:

a) Se não consid(~rássemaseq~iivalentesdis~iosiqõesque possam coincidir por rotação, ter-íamos ?L! disposiqões. Considerando a cqiiivalêincia, cada pcrmutaqão circular é gerada por ?idjsposiqões. Logo,

b) Corno o cpie impor-ta é a posiqão relativa dos objetos, há 1 modo de colocar- o 1 olijeto no circulo (onde quer giie o colot-luemos, ele será o íinico ob jeto no circiilo); há 1 modo de colocar o 2" olijeto (ele ser& o o1,ijeto imediatamente a~iíiso 1iá 2 modos de ~:olocarO 3Q objeto (imediatamente ap8s o 1" oii imediatamente após o P); há 3 modos de colocai- o 4Q objeto (imediatamei~teap0s o 1' oii imcdiatamente após o 2' ou iniediatamcnte ap8s o 3') ...; há n - 1 modos de colocar o n-iisimo e íiltimo objcto. Logo,

Exeniplo 2.16: com

?L

Quantas rodas de ciranda ~iodeniser formadas

Há agora 5 modos de colocar a crianq.a A na roda.

Fig. 2.8

crianqas'?

Solução: Como a roda gira, o qtte importa não i! o lugar de cada criança e sim a yosiqão relativa das crianças entre si. A resposta é:

Há agora 4 modos de <:olocar a cx-iança B na roda scm colocá-la junto de A . A resposta é


44

Combinações e Permutações

Cap,2

Exercícios

Cap.2

Combinações e Permutações

45

2.5 Permutações de Elementos nem Todos Dis-

1. lle qiiantos nio(kis 5 nie~iiiiosc 5 meiiiiias podem formar lima xoda de c:ii.aiitia dtl rnoilo rliic pessoawle rncsrno sexo tiao ficliieni jiintils? 2. D r cliiaiitos ~ i ~ o d o? is rriailqas podrm formar lima soda dc cii-aida d e niocio cluc drias dessas criancas permaiieqarn jiiritas? E (IP nwdo ~ 1 1 p1 (~p < 1 1 ) dessas c.riaiiqas pri.nianrqam juntas?

D r cliiaiitos ~izodost i casais podem formar lima roda de ciranda clc riiodo rliie c'acla homem Iiprmaneqo. ;to lado (i(.siia miilhci-'?

3.

tintos Qiiai~l;osailagranias ~iossiii>a pa1avi.a +'T,& RTA ~ , 4 " ? h i-esi pusta n & o 6 P7 = 7! = 5010. Pelo fato d~ b ' r ~ ' ht c ~ letras repetidas, oht.emos u m iiúmei-o de ailagramas meno]. do cliie o cliic obtería.mos s e as 1 ~ t i . afosst3ni ~ clistiiltos. ' l ' A R l T A R , 2 A c TA R2T A lZ i A seiiam ailagramas difriic2iltes, ~ i o i c!xemlilo. .

O ilíimero :3,2,2

C~F!

ailagranlas dc: "TA 1U'A l t A " seiií i.eprt?seri-

4. Dc qiiaillos rilodos ? i casais podrni formar lima roda cle ciranda de modo c l i i ~cada liornrrn permaileqil ao lado de siia miill-iei- e qiic pessoas dc mesnio sexo i ~ ã oiiqiicm juiilas'?

tado por Pi

5. Siio dados ir ~>oilt»s círc-iilo. Quantos ?i-Ggotlos (iGo nec.cssaiian-iente coilvexos) cxis tem c.om vbi-tices i i ~ s s ~ iso i ~ t o s ?

izíimcro de ~ j e r m u t a ~ õ cde s 7 letras das cliiais 3 sao igiiais a A , 2 iguais a Ii e 2 iguais a i'.

6. I J m a prilsrira drve sei. rravejado. (.(i111 iim riilji, iirria ~ s m ~ r a l d a , iim lopázio. iima Agiia-mariilha, iima tiirriialina c lima amctista. I l t ~cliiai~l~os modos isso ~iocltlw r ftlilo siil)ondo:

Para deterrnii~ai.o i~íirnerode aiiagramas de TÁRTARA, podcmos pensar de dois niodos:

a) cluc\ a 1~ilseii;it , ~ r nf ~ c l i ot1 iim relógio ri~gastarlo110 kcho; li) clup a pii1st~ii.ntem frcho; r ) qiip it pii1srii.a i ~ ã otrni fcrl-io r o liraqo só ~ i o d cciltrar na 1iiilsc.ii.a rmi uni st>iiticlo: (1) cliicl a ~ ~ i l s r i i iião - a leni ft~c'hoc o l~i.ii(;o1)o(i(~~ i i t r a rna 1iii1srii.a tios clois st~ritidos.

7. DP c1iiai-itos riiodos 5 mulhcres

li h o n i c ~ ~p cs i d ~ mfor-mar iima

roch dr+ir;li~da (Ir modo qiir as rniillicrcs I)ci.mitnryaril jiiiitas?

8. Qiiaiitos (iacios tlifei-eiitcs cxistrm sc a sonia das fwcs opostas devc S P ~7')

oii

a) Para foi-mar iim ailagi-ania cie "TÁ H ~ ' A RA" t cimos qiic? ar-iiimar 3 A , 2R e 2T c n ~7 liigarcs, -------. O r1íimc:i.o dc modos de cscolhei- cis liigai-es oi-ide seião ccilocados os A ii C;. Depois disso ternos C: rilodos rlc ciçcrilhc~i-os liigai-es 1iai-a c-oIo~:a~. OS R e, fiiialmentc., iim iiiiicn modo dc: csr:olhei. os liigares para os T. Logo,

p:"'"=

cC"-c? i 4 1 = 35 x

íj

x 1 = 210.

Iri) Sc as letras fossem difert~rites,olitcriamos P7 = 7!magramas. C!omo os A são igiiais. contamos ( d a ;-tilagi.ama 3! vezes. Analoganieilte contanzos cada anagrama 2! vezes Iior sereni igiiais 0 s R e 2! vezes por serrrn igiiais os T. Logo.

~


46

Cap.2

Com binaçóes e Permutaç6es

E fácil ver que, no caso geral, temos, para p,:,fl,..

,I,h -

TI. !

-

...

a

C,, * C,,-, (n- a)!

a!(?], - m)!/ j ! ( ? l .- fl rt!

-

!

A

-

!

!

-

11

ct.

+ 0+ + k + A = n, +

+

+

X qi-a-o -..,- = ... ( , , - n - p - . - . -

p)!

A!(n

- [I!

k)!

- /3 - - - - - k

-

-

Combinações e Permutações 47

Cap.2

Exercícios 1. A figiir-a 2.9 represelita o mapa de uma cidade, na qual há 7 avenidas na dirnção norte-si11 c! G avenidas na direqão leste-oeste.

A)!

!

n!B!. . .A!'

resposta a qual chegaríamos diret amente pelo segundo raciocínio. Assim, o níimeco de permutações de Ir ohjetos dos qiiais ct são igiiais a a, 0 iguais a h , . . . , X igiiais a l ( n ,i3 .I- . . - X = n ) é

+

+

Exemplo 2,18: MATICA" '?

Qiiantos são os anagramas do. palavra "MATE-

Fig. 2.9

a) Qiiantos si20 os ti-ajctos de coniprimeiito mínimo ligando o ponto A ao ponto B ? b) Quantos desses trajetos passam por C ?

Solução: Como temos 3 letras A , 2 letras M , 2 letras T , 1 letra C, 1 letra I e 1 letra E, a resposta é

2, Quantos níimei-os de 7 dígitos, maiores que G 000 000, podcm ser formados usando apenas os algarismos 1,3,6,6,6,8,8?

Exemplo 2.19: Qiiantos sito os anagramas dc "URIJGTJAI" que começam por vogal? 3,1,1,1

Solu(:ão: Temos P62'111"'1 comeqâdos em [ i , Po 3 11,l em A e Pg' ' começados em I . A resposta c?

começados

3. Uma partícula, e,stai~cianu ponto ( 2 ,IJ), pode mover-se para o ponto (x + 1, Y ) 011 para o ponto (x,9 + 1 ) . Quantos são os caminhos cliie a partícula pode toniar para, partindo do ponto (0,0), chegar ao ponto ( n , h ) , onde n > O e h > O? 4.

Uma paticiila, estando no ponto ( x , y , z ) , pode mover-se para o ponto (x l , g , z ) oii para o ponto ( x , y 1 , z ) o i i para o ponto ( 2 ,y, z 1). Qiiantos são os caminhos cliie a partícula pode tomar par, partindo do ponto (0,0,0), chegar ao ponto ( a ,b, c ) , onde n >

+

+

+

O , l ~ > O c ! C > O ?

5 . Quantos i~íimerasde 5 algarismos podem ser formados usando apenas os algarismos 1,1,1,1,2e 31


48

Cap.2

Combinaqões e Permutações

2.6 Combinações Completas Dv

Ca p. 2

Combinaqões e P e r m u t a ç õ e s 49

Chrnlirar 4 sorvetes cni lima loja C ~ U POS O~PI-PC'P vrn 7 sabores é tomar iima soliiq") p n ~iiltciros 1150 nc~gativoscla cqiiaqiio

6 liossivt~lc h o n ~ l ~ 4. asorvt~trs r r n itma ~ loja rluP os *of~i-c~c.c. Pnl 7 snl~or<~s'.' ~ j ~ i i l i modos ~ t , ~ ~

A i-r~sli<~sla n f i o t: C'; = 35. (.I; scria o nlodo cir rscoil~ci.4 s:ilicir.r~s d l f r w n l ~ sc1iti.r: os 7 salioi-t>sof~i.t~c.itlos, isto 6. C'; seria o r-iií~i~cro dr modos de cnonilii.;-i~. 4 xor-vcitks d i f v ~ . c ~ icni ~ ~ rlima s loja (1uo os of(1rer.c cm 7 saboi.rs. -4 ihc'slicisl;i[lcss~~irolilrma6 rc~pi*csriitada por C R$, ní~rnrl+o de romb77irxcòr.s cornplctrrs tle chlassc4 ri(. 7 oIijet,as. l'ortanto C R 4, 6 (i iiiin1~i.ode iilorlos ( 1 c\srolhri~ 4 ol).ietos ~ i ~ t , i *7c ol>j(->tos ? distjiltos, valriidn clsc-o1hc.i-o Inclsnlo o l ~ j c t omais rlc. tima vez.

Dr moclo gt.1~1.C': 6 o iliimciro clc moclos d~ csccilh~i-p obt i o l ~ j r t o sdistii~tosdatlos, P C R ; 4 o iií~nzei-o

jot,os distintos tliltrr

clr%i-iiodos dr rsrolliei. dist iiltos cli-tdos.

11

hbb rrr ddd

r

a) C R $ 6 o iiílrnei-o cie modos de selc4cionar p o1 rt,os, d i . ~ L i n l o s0 1 n i o , ciilrr. ti o1ijet.o~distiiltos dados. b) C Iig 6 o i~úmc?i.odc: soluqõcs da ecliiilqEri :c 1 in: 2 t - - . . x ,I,= p eni iiit;eiros não ~icgativos.

ntch nnr riori

i

hbr hhd

crri crL

rrd

d d t ~ c~br d d L nbd ddr nrd hrd

Porlrrnos t.ainli6ni iiilt!i-l>i.c!t,;lrT,"li; (I(> o11tr-o ri-ioclo. Volten-ios c:ornpi*i dos 4 soi-ir('t-(~s loja cliir os oF(ii-r>r.c1 c?n-i7 sal~ores. Pai-n cfcliiar <.orillii-il rlcvrimos riscol11c:i- valoics 1iar-a os vai-ikveis .I: 1 : .i: + . . . . : i : . ~ , oridr .i: i k c1 cluailtidade quc vamos comprar' de sor\7etcs (-10 1" s;-il-ior.,. i : ~ i. a rliiai~tidad(iqiic vanlos c.ompi-ar de sorvrtes do 2!?sa1)nr ... : I : T j: a ( l i ~ a i ~ t i ~C l~ ~ UP ~ V ~l IcI I O Scon-il>rarde soi.vcLtls (10 7" siiljoi.. I< chlai-oc ~ i i c a.i: 1 . .c2, . . . , ./,.r cl(vem sei. i~iteii-os, i150 iz<?gativns (isto 6 . niaioi-(2s o i i igllitis a xv1.o) cliir?

~

+

Vanios agora rcsolvci- o prolilenia da chorriyra. dos soivctes , isto 6, vamos rialriilar C R $ .

Ora, CR: 6 o 1iíirnei.o d c soluqõ~scrri iiltriros i150 negativos da ecliiaqao

olijeloh ( h s b a ~ t o sou nRo pnti-e ? r ribjetos

Assini. por (lx~rnplo,as coniI~ii-iaqGrisc.omplctas de classc 3 tios olijelus ( 1 . 0. r , d lom;trlos 3 a 3 são crrrri

Podc.mos, poitxiltci. intc~rlii-dai-C R: dc dois modos:

.I:I

+ .e2 + a::I +:e4 + + xfi t :r:? 25

= 4-

O cluaclrti da ligiti-u 2.10 rnostra algiirnas soliiqões d a ecluitqi-lci bem como siia. rcpicsciitaq.50 iio cscliierna, liola- travo (cada bola represei~taiinza iinidade iio valoi. cla ii~cógnita; cada traqo é usado para seliarai. cliias iilcógilitas).

I.

.I

1.1

l * l

Flg. 2.10

Pai-;i forrnai. lima i-rliicbseiitaqão rl~v<~riicis ai-i.iimai-em fila. 4 holas (pois t3ni c.;-lrla soliiqão o total dc iinidac-lcs ilas iric.Ógiiitas 6 4


50 Combinações e

Cap.2

Permutações

i&clue z l + x 2 4-.- - + x 7

e G traqos (para separar 7 incógnitas, usamos 6 ti.aqos). Mas, o iiíimei-o de modos de fazer isso é = 4)

Cap.2

Combinações e Permutações

defina-se a folga da soliiyão por f = 5 - (z

51

+ y -ta ) .

O quadro a segiiii- rriostro. algumas solirqões c as t.espci.c.tivas folgas. x 3 2

Logo, C R $ = C$ = 210.

No caso geral, para calc,ulai. CRrl, isto 4,para determinar o iliimei-o de soliiqões intciiras c não negativas de x 1 +x2 -i-- - - + x T L= p teríamos p bolas e ? i - 1 traqos. Logo,

1 0

c,i,-,.

1

1

0

x+y+z 5

1 1

3 3 1

f O 2 2 4

x

+ + -1

z i -f =

3.

Logo, o i~írmero de soliiqões inteiras não-negativas da ineqiiaqão z -I 3 z 5 5 6 igiial ao iiiimcro dr soliiqõcs inteiras não-negativaçc1e.c-tg+z+f- 5 c i i i e 6 ~ ~ : = ~ 2 = 5 6 . O

+

Exemplo 2.20: Qiiant;tssãoassolii~õesinteirasenãonegativas de :e -ty + z = 5?

Exemplo 2.21: De qiiailtos modos podemos comprar 3 refiigcrantes cm lima loja onde 11á 5 tipos de refrigerantes? Soluçüo: C R =~ C; = 35.

O

Exemplo 2 2 2 : Qiiailtas são as soluqões inteiras e iião-negativas da inequaqão .i: + y + z 5 5 ? Solupio: As soltiqões inteiras não-negativas tle x dividem-se em vários grupos: soluqões onde x + y ..r: + ?I z = 4, ..., onde z I, z O. A resposta 6

+

z

1 O 1

E c1ai.o que existe lima correspondência liiunívoca entre as soluqões inteiras não-iicgativas c l ~n: - 1 y -1- z 5 5 e as soliiqões iilteiibas nãonegativas de

Portanto, C R g =

2,

+ +

-

+3 +z < 5 + z = 5, onde

Exemplo 2,23: Quantas são as soluç.ões inteiras da eclua~ão z+I,+~=20c.omx>2,~'>2,z~2?

O problema que sabemos resolver 6 contar as soliições inteiras com as vai.iáv(?is seildo maiores oii iguais a zero. Para fazeium problema recair no oiitro, pomos

+ y + z = 20 traiisfor-ma-st*em a + b + c = 14 e as z, y, z > 2 e inteiros transformam-sc! cm n , h , c '> O e

A equaqão

.z.

i'estriqões inteiros. A resposta 6

14 =

c,,14 = 120.

Excniplo 2.24: Qiiai~tossão os anagramas da 1)alavi.a "PIRAC:IGABA" qiie não possiiem duas letras A juntas?

Outra soluçcio:

Em cada soliiqão inteira niio-negativa de

Soluqxio: O níimei-o de modos de ai-i-iimar as letras diferentes de A é P;'~''''''. Foi- exrniplo, lima dessas arriirnayões B


52 Combinações

e Permutações

Cap.2

Agora temos cliie colocar as letras A 110s 8 cspaqos assinalados. Como em nenhum espaqo podcm cntrai. duas leti-as A , ocuparemos 3 espaços (uma letra A em cada) e deixaiemos 5 espaços vazios. 0-níirnero de modos de cscolher os espaqos rliic ocupasemos 6 (783. A resposta i!

Cap.2

Combinações e Permutações 53

Exercicios 1. Quantas são as soliições iiiteiras não-ricgativas de

2.

Quaiitas são as soliicões inteiras 1iã.o-iiegativas de

3.

Qiiaiztas são as soliiqões int.eii.as liositivas de z -1 y

+ z = 10?

4.

Qiiant as sno as soluq.ões intci1.a~positivas de

+ z < 10?

5.

Qiiaiitas são as peqas de um domiiló comiiml

Podci-íamos também pensar assim:

Colocamos as leti-as A (1 modo)

Agora. devemos decidir cluantas letras colocaremos em cada um dos 4 espaqos. Dcvemos escolher xl,. c z , x ~2 ,4 (z; =nQ de letras quc colocaremos no i-bsimo es~iaqo)inteiros iião-negativos tais qiie x1 22 x:j 2 4 = 7, com sz 2 1 e x g 2 1 (para impedir. que haja duas letras A juntas). Faqamos

+ + +

6. I = 1 fiinqões f : I,,,

... -t

e I = {1 I,, ilgo desc.resccntes'? L

}

.. . } :

:C

-1 p

Qiiantas são as

7. D e q i i a n t o s m o d o s ~ ~ o d e m o s c o l o c a r e m i i l a 7 l e t r a s A6leti-as , B e 5 lctras C de moclo cliie riso liaja diias letras 13 juntas? 8 . Qual 6 o iiíimero máximo de tel.rnos cle iim poiincimio hornog9neo do grau p coni H variáveis'!

do grau 9. Qual i! o níimero mziximo de tc?i.mos de iim l>olint">rnio p com 11. va~.i&veis'? e c.aimos no l-iroblema de achar o número de soluq-ões inteiras nãonegativas de x i 712 y3 xq = 5, ciija resposta í: C R = ~ C:.

+

+ +

Escolhidas cliianl as letras irão para cada espaço, por exemplo,

10. A fálirica X ])i-cidiiz 8 tipos de bomlrions qiie são veilditlos em caixas de 30 Irioml~o~is (de um mesmo tipo o11 sortidos). Quailtas caixas difer~nt~cs podem sei- formadas? 11. De cliiailtos modos podem ser pintadas (iokjetos igiiais usando 3 cores diferentes?

t$mos agora cliie colocar as leti-as P, R , E , I , I , C ,C nessas casas, o cliie pode ser feito titi P72,211,''1 modos. A resposta 6

12. Quaiitos i~íimercisinteiros entre 1 e 100 000 tem soma dos algarismos igiial a c'? 13.

Qiiai~tassão as soliiqões intciras não-i~cgativasdc


54 Com binaçães e Permutações

Cap.2

Cap.2

nas cliiais exatamente 3 incógnitas são iiulas? Em quantas pelo merios três são i~iilas?

14. Os níimer-os inteiros corilpiheendidoseiltrc: 100 000 e 999 999 são divididos em classes de motlo cliie dois númcros diferentes estão n a mesma classe se C só se elcs tem os mesmos algarismos, diferi~idoapenas na ordcm. Assim, por exemplo, 552 221 e 125 252 est.ão n a mesma classe. Qiiaiitas classes são assim formadas? 15. Quaiitas são as soliiqões inteiras não-negativas de x w = 20 nas qiiais x > Y?

+ +z + ?j

16. Quaiitos inteiros entre 1 e 100 000, iilclusivc, têm a propriedade: "cada dígito 6 menor o u igual ao seu sucessor"? 17. Q i i a n ~ a s~>crmutaçõesde 7 letras A e 7 letras B , nas rluais nao há 3 letras A acijaceiltes, existema? 18. Urna iirna contkm bolas. Determine:

?L

bolas, das ciiiajs devem ser escolhidas p

a) O riílrnero A:, cle sclcqões ordenadas, se repetições não são permitidas (essas seleqões são denominadas arranjos simples de classe p das r~ Iiolas); h) O níimevo de seleqõcs dcsordenadas (isto é, seleções que só diferem pela ordem são consideradas iguais), se repetições não siio ~icrmitidas; c) O iiíimeso AR$ de seleqões orde~iadas,se repetiq.ões são permitidas (cssas seleções são chamadas de arranjos completos de classe p das ?L bolas. Também são usados os nomes arranjos c o n ~reposiqão oii arranjos com repetição); d) O i~íimcrode seleqões desordenadas, se re~ieliçõessão permitidas. 19.

#B

-

Sejam A e B conjrintos de níimeros naturais com # A = p e 71.

-

a) Qiian~assão as fiiiqões f: A --+ B? Iri) Quantas são as fiinqões injetor-as f :A B? c) Quailtas são as fiinqões f : A -. B esli+itarneiilecrescentes?

Combinações e Permutações 5 5

d) Quantas são as fiinqões f : A + B não-decrescentes? e ) Sugira uma definiqão foi-mal para Cg,CR*, Ag e A R%. 20.

Seja A iim conjunto com # A =

ri.

a) Quantas são as fiinqões j: A + A liijetoras? b) Siigii-a uma defi~iiqãoformal para PTL-

21, De cluantos modos podemos escolher 3 iiíimcros, não necessariamente distintos, i ~ oconjunto {I, 2 , . . . , 150) dc modo que a soma dos níimeros escolhidos seja divisível por 3'' E se os ilúmeros devcssem ser dislintos? 22. De qiiantas maneiras 6 possível c.olocar G ankis diferentes em 4 dedos? ;E


3.

Outros Métodos de C o n t a g e m

57

Outros Métodos de Contagem

3.1 O Princípio da Inclusão-Exclusão Na introduq-ão ao eapitiilo anterior fizemos refcriincio. a um principio elementar de contagem qiie estabelece que o i~iimeiode elementos da iinião de conjuiitos disjiintos 6 a soma rios iiíimeros de elcmentos de cada conjiiiito.

O Principio da Iiic,lusão-Exclusão é uma fiirmula para contar o ~iiimcrodc clenientos cliie pertencem à iiiiião de vários conjui~losiião neçessariameiltc! disi uiitos. Na sua v e r s á ~mais siniples, ele afirma qiie

A justificativa pode ser obtida de dois modos diferentes: a) Supoilhamos cliic haja y elementos eorniins a A e 3 %que alem clisso haja z elementos cliie p e r t e n ~ a ma A e não a B e z c.lementos q i i e pertenq,arn il. B mas nao a A (ver ligura 3.1).

Temos

# ( A u B ) =:e -t y + z ; /

#A

+#B

-#(A

n B ) = (X + g ) =

x

- t (y -t z ) - Y

+ 3 + 4 = { { ( AU R ) .

t i i>cii> b) # ( A U 11) i. o llurri(l~.o( - i ~clvmr!iitos (pie ]>crioi?(:<-~iii merios um dos coi~jiii~tos A c. B. Para c:oi~lai-os rlcnieiltos dc A U U coritamos todos os ~leiiit.i~tos dc A ( - / ) A } A todos OS (1e R ( # B ) . Ao fazermos isso, os elc!m~tltns rlc A f' R foi+:~mcoritados cliias vezes, itnla t?ni jf A oiiti-a (?ri1 -/I-U . liorlarito cic-:vrimos clest.01-1taia st?giindci c:oilt agcn-i rlcsses t?lemt?i~los r oktcmos (I

{{(A u B

u r )= //-A I-

11 -1

#,1

#/-(An n)-

i #(A nB

n C:).

( A n c:) - ~ / - { I n I r:)


58

Outros Métodos de Contagem

Outros Metodos de Contagem

Cap.3

59

Em srirna, o iiíimero de elementos da iiiliko 6 otiiido sorriando os níimero~dc: elemenlos <I<-!cada conjunto, sirljtraiildo os ilíirneros de das jnlerseqões dois a dois, somando os das interseçõcs três a três, siibtraindo os das iiitcrseqões quatro a quatro ctc,.. .

Oiitra justificativa: # ( A U B uC) i!o i~íimerocle elemeiitos que pertencem a pelo menos um dos coiijuntos A , R e C. Para coi~taros elemeiitos de A U B UC, coiitanios os elenieiits dc A ( # A ) , de R ( # B ) e dc C ( # C ) . Mas então os elementos de A n B foram contados diias vezes (uma em # A e outra em # B ) ! o mesmo ocorre.ndo c.om os ~ilernent~osde A i7 C e B n C. Portanto, devemos desc.ontar lima vcz # ( A n B ) , # ( A n C )t-t # ( B n C ) . Mas então os elcmcntos cle A n B n C foram contados ti-& vezes (em # A : em # B e em # C ) (-! ciescontados três vezes (em # ( A fi R ) , em # ( A n C) e em # ( B í l C ) ) . Chntados três vezes e descontados três vezes significa que eles não estão sendo contados. Devemos pois iiic,liií-10s na contagem c ob tcmos

A prova do Prii~cíl,io (iisaiiclo o moclo b) esta ilo Ap&iidic~ IJma prova por ind~iq.ttopode tarnti6ni sei. obtida usando o 1. modo a. Excniplo3.1: 3 ou 7? Solução:

Quaiitos iilteiroseiltihc?1 e 10110 sãodivisíveis por

Defina-se:

-

A = Conjiinto dos ii~teii-oscntrc 1 e 1000 cliie são divisiveis por 3. 3 Conjiii~todos iiit,eiros ei-itrc 1 c 100(1 que são divisíveis por 7. Queremos calciilat. ( A 8).Triri~os

# ( A U B U C )= # A - t # B -I- # C

- # ( ~ Bn) - { { ( A n c ) - # ( a n G ) i{ { ( An B

Para quatro c.orijuntos tci-íamos

nc). (pois A í l B 6 o coiiiiiito dos itileiros entre 1 c 1000 que siio divisíveis por 3 e 7, isto k , rliie são divisíveis l>or 21). Pelo Priiicipio da Iricliisão-I3xclusã0, tcnios

Exemplo 3.2: Quaiitos são os ailagi-amas da lialavi-a. C:APITI.JL 0 qiie têm C em 1" liigar, oii A em z0 lugar, oii P e n 3" ~ lugar ou I em 4' lugar'!


UO Outros Métodos de Contagem

Cap.3

Outros Métodos de Contagem

61

A =- c,oiljiiilto ( b i s aiiagramas de C:APITIJLO cpit? têm G' cm 1" liigai; A P = !:onjiinto dos anagramas dr! C:APITT.JLO rliici tèm A em 2" Iiigai.;

1 : coiliiiilto dos aiiagramas tl!- C ~ PA~ T I J L Oqiic tem P em 3" lugiii.; Ali = corijiiiito dos ;-lii;ligt.;lrti;ls clc! Cc\PITI JLO qiie lêni I cm 4" lugar.

#A:< = / [ A 4 = 11" cle anagramas de C:AP~TT.JLO (lu(-:têm iirna letra fixa : 7! -- 5040.

A

=

A

+/(Ai

n Az)

= # ( A l n A : 3 ) = + / ( A In A , ) = #(A2nA:3)

#(A2n 1 1 " c I ~ a n a g i ' a m a s d ~ ~ : ~ ~ í ~ r tem 1~~0c~iie =

A ) = ( A duas letras fixas = 6! = 720.

# ( A 1 n A s n A S ) = # ( A I n A P n n 4 ) -- {{(AI n n:3 n A 4 ) = # ( A 2 n A:<n A 4 ) = riu c l ariagramas ~ dc C:APÍTT.JLO qiip têm 3 letras fixas = 5! = 120.

-

/ / - ( A1 n A 2 n A:3n A 4 ) - n0 do aiiagranias de 4 l(~t,i-asfixas ri! = 24.

C:APITTJLO

I

<" a resposta.

Eri tão:

p a) O iiiíri~t.i.ode cilciririi tos de $1 qiic jic~i-tetireincz c?sataine~ile ( p 5 n ) dos rcii;jrrii t,os A 1 , A z. . . . A ,,

cliir: têm p(p

O ~iiirncr-(1de c?leinc+ritos dc f1 qrre ~ierteiiceina 5 ? L ) dos ccii!jr~iitns A I : A2, . . . , A,, 6

c)

O ~~riine~o de eIilcrnc?titos do

h)

Pelo P riiicipio (Ia 1iic:liisHci-fSxt:liisão,

~IIP

(obspivr que 112 C': ~iai.caliispnl SI,C: parcelas em Sz etr ...i.

O

cotljrliito

A i U A2 U +

pelo

rnciiios

. U A,,

6

O P riiiciliio da Iilc-liisao-Ex t:liisiici pode scr generalizada. Pi-ovarcmos ilo Ap6ildic.e 1 o

Teorerria: Sqjain 61

rltir

c:ot~jiiiitri,A

A parte c )

A 2 , . . . ! A,, siiliroi;juiitos

teorcmâ é devida ao mi~temritico portugiiês, profcssoi. da Escola Naval de I'orlugai. Ilanicl I\iigiist() do, Silva (1814-1878). c3t?sst-!


ti2 Outros Métodos de Contagem

Cap.3

A 1)o.i.tc a) d o koi-cm:~, iio nomv de Tórmiila do [:i-ivo Svlvcst(?r (1814- 1897).

(I

Cap.3

Outros Métodos de Contagem

63

O , i! conhccicla pclo 6 tl(widi-l ao algehrista iiigles J. 3. chasoy =

A par-t,e a ) , rio caso geral. 6 devida ao malemático francês C:i'lmille Joidail (1858-1 922). Exeniplo 3.3: Qiiaiitos s#o os inlciros. corn~irccndidoscnti-e 1 c 10011 inrliisivc. cliic siio divisíveis por ílxt-ltamcnt~ciois clos riiimeros 2. 3: 7 10'? E por pelo r n ~ i l o sdois'?

= {..r: E

Z

AI

= {x E

hl ] 2 divide : c ) ;

A2 =

{:r E Si 1 3 ciivicle :i:);

A:i = { : c

A/i Temos

(1 j

1 1 1 x 5 1CI00);

R

Qiieremos calcular o ni1rnei.o de e1crnelltos tlue pertencem a exatamente dois dos conjiintos A i , A2, A:3iA4. ESSE! 11Umer0 6

f1 1 7 divide x);

= {:r: E $1

( 1 0 divide

:c);

= Pai-tc. Ii~tt?ira)

que é a resposta da prinicira pergiinta.

Queremos calriilai- o n í i n ~ ~ i dc - o elerneiilos quc petencem a pelo menos dois dos c.onjiiiitos A 1,A 2 , A:j, AIi. Esse níimero i!

que i! a resposta da scgunda pei-giinta. Notc! cluc os valores de S o O e SI iião foram iililizados.


ti.1

Outros Métodos de Contagem

Cap.3

Excriiplo 3.4:

Pai-;-ic.iltl;i inltlii-o ~ i o s iivo t 11 rlrtiiic-sr ( 1 1 ) como st.i~cloo niirn~1.0tlt. intt~ii-os~iositivosqiir são 1il.irnos cnorii71 li50 sno siiprrior-es il I r . ist,o 6. q t i < ' 550 primos cJcirn7 1 e rneiioi.t3s o i i igiiais a i r . r\ssiiii. por ~ x c ~ n i l ) l~o (. 1 ' 2 ) 4 pois os iiilt3ii-os liosilivos cliic iião siilj(+~.arii 12 o s;io ~ ~ r i r i i ocoiii s 12 são 1. .5. 7 c 1I. c ~ ( 7 -) li 1x)is os intcli~.ospcisiti~,osclric3 nao siilic3i.ani 7 são piirrios corii 7 s 5 o I . 2 . 3. 4. 5. (j.

-

Cap.3

Outros Métodos d e Contagem

Qiicrcmos c1ttbt.i-rniizai. o iiíini<?i-ode c.l(?niei~tos de 61 qiie sgo I"-imos corri 1 1 . oii seja, o iiiimcio de clcrnenlos de i1 clue n;2o pcrtciicerii n i-ienhiin~dos c.01-ij iiiitos A 1 : A 2 , . . . : A ,-.

i: l'ois o riíimvi-o dc elerriei~tos(i(\61 qiie p(:rtcnc.crn exatani<iiilezt!~.odos coiijiiiilos -4 1.: A 2 : . . . A,.. 'Temos v(?i)

e assim siicí~ssivameilltt. Logo: L5' U -- # f k = ? l ;

Assini,

no ( - o ~ ~ , i i ~{i iI l. ,2o, . . , 120) 11232 11í1n1o1.w1)l-inloscorri 120 t> no coii,iiiilto (1. 2. . . . . 7129) 1iA 48ti iiiirilr>i-os])i.iri~oscorii 729. o11 so,iii,

-

f1 == C:oiijiiiito clos iiitt-?ii*ospositivos mrilorc3s ou igiiais a 7 1 ; A i == C:oiGiiiito cios elementos c]<! $1 q i i ~&o nnílt.il,los dc pi (1 5 ,i

5

K).

6.5

t~


titi

O u t r o s Métodos de Contagem

Outros Métodos de Contagem

Cap.3

67

o iliinicro de p ~ r r r i uaqões t de (1.2. . . . : 1 1 ) rias 10. Detern~iilt~ cluais não figiii-am (em posiqõ~scoiisccuti\ras r 113 ordt~mriada) nem o par 12, 11em ( i pai' 2.3, ...,ncm o pai- ( l i - I ) ? ) .

11. Oito criailqas ~ s t ã osentadas pnl t oi.110 de rim casrossel. Dc qilantos riiodos elas ~ioclemt,i.cic.ai-do liigai. de modo cluc cada crianqa passe a tci- iinia cariailycl d i f ( ~ r c ~ in~ siia. t c ~ direita?

Exercícios 13. Qiiai~tases~leriesde ~iolígonosregiilarcs de 101) lados cxistem?

I. Qiiaiitos ii-iteiros ci11.1-tl1 e 1000 i~ic'liisivc?: a) são cli\lisívcis lioi- pelo menos l i . 6 ~dos níimeros 2: 3, 7 e 1O?

rião são divisíveis por ncnl-ium dos riíimeros 2, 3, 7 c 10? c) são clivisivcis ~ i o cx;ltan~eilte r iim dos iií1mei.o~2, 3, 7 e 1O? (1) sGo divisíveis poi- lirlo mciios iim (bis níin-ieros 2, 3, 7 e 10? li)

2.

Qiiaritos inteiros cXilti-c:1000 r IQ000 iilclusive iião são divisív~isiIcrn poih2, i-iem por :I e i-iprri por S? 1,ailqarn-sc 3 dados. Em qiiantos dos 613 i-esiiltados possivcis soma dos ~ i o n t o s6 12?

3. ;t

4.

12

Quantas s;to as soliiq(it~sii~teir-osnão-negativas de x qiiais pc.10 rnexios lima iiicógnita 4 maior que 7?

+y +

c7

=

tias

14. Se p 6

15. Qiiaiitos são os elenient.0~do conjiii~t o (1.2, . . . : 500) qiie são divisíveis por :I oii 5 mas não são divisíveis lioi. 7? 16. a) De qiianlos rriocios podemos rlisliiliiiir 11. ~i;ti.tic-iilasrlistintas poi- ? i níveis <lisbint,osL? (eni I;'jsicn rssa clisti-il>iijq.&ocle pi-trt,ículaspor i~iveiscle t.ii~i.gia6 rlianiada (I(. c~slalisticadc Boltzm a i ~ n.) l i ) l3n1 ciiiaiitas dessas distriLi1iqõc.s todos os níveis ficam o ciipaclos?

,

-

8., Iltllermiilr o 11U~ri~1-o p~i-miitaqõrsdas lctas A A R T3CCD D nas rliiais i1Bo 119 lrt,ras iguais acljac~ntes. 9. Qiiaiitos iiltciros cnti-e 1 e 1 000 000 não são iiem rliiatli.atlos ~ierfeitosiirni riilios pci-fritos'?

; i )Dr

ciiiai-itos riiodos ~iocieri-iosdist i-iljiiii /i partíciilas igiiais poi- r i níveis distintos'? ( r m Física essa disti.ikiiiqão 6 charriacia de cstatístic.;t de Bose-Eii~sttliil). ti) I3m c~iiantastlessas tlisli.ibui<(irs todos os i~íveisficam ociipados?

17.

De cliiaiil,ris motlcis pudemos distriliiiii. / i partíciilas iguais poi- ?i. níveis djstiiitos s r iieiil-ium nivcl ~iriclrcont,ei mais d c lima partíciila'? (em' Físic-a t-:ssa tlis Lriliiiiq.ão 6 chaniacla rl$- cs talistica de k r n ~ iniiac). 18.

7 . Qiiantos são os iiltriios d r n dígitos. qiie tErii todos os dígitos pct,teilcc.ntes ao c-oi7jiinto { 1 . 2 , 3 ) ? Em qiia~itosdeles os inteiros 1. 2 c 3 figriran~todos'?

iim primo, rliiailto vale ; p ( p ) ' ?


GX

Cap.3

Outros Métodos de Contagem

Outros Métodos de Contagem

ti9

zoi-o dcs conjuritos A i ! A 2 ! .. . : A,, 6

3.2 Permutações Caóticas

[TIIIH l>ei.miit;-iyãotios iií~meros(1,2:. . . : r i ) 6. dita caótica (ou desoi-dc1iameilt.o) qiiai~don c ~ i ~ h i iiiíii?ier.ci n~ c>slA110 seti liigai- ~ i i . i r i i i tivo. Assim, as 1iermutaqOp5 2143 c! 3142 são catiticas mas 1342 1 1 6 1 t to I 1 i n i i o ) . P;lir~icalciilai- o n i n e i - o D,, d<il>ci.~i~iiti-lq+s caíiticas de (1, '2, . . . , ? a ) ; rlefiiia-se A.j -- conjirilto das ~ ~ c ~ ~ . m i i ~ aclc! q . õ(1c:s2, . . . . ? r ) e r r i (pie o iiíimero i ocupa o ,i-&siniolugar. i E {1,12,. . . , n ) .

Q i i ~ i * ~ n ic.;ilciilaios o níimci-o de e l p r n ~ i ~ t or10 s vonjiinto f.l rlas ~irrrniilaqõcscic (1, 2. . . . , i a ) qtie l i ~ r t r i l c e mx t3xatarneiltezero

.

clos chonjiiiitosA 1 . A2, . . . A ,,. Temos:

s,

=

C /,+li) E(71- I ) ! --

i -- - 1

=

7,

.

(?I

Logo, o iiiirilero cie ~ieirriiitaqfitlsc;trític~;tsdr ( 1 , 2 ; . . .

-

I)!

, 11) 4

E TI,!

i-l

Assirii, pol. ~ x e m l i l o ,

Relilrneilt,~.as ~iermiitaqõrqcaóticas de ( 1.2.3.4) são 2143, 5112. 3241. 4123. 3.112. 4312. 2413. 2341. 3121. 4321. I? intrrcssanttl ol)spi.vai-qiie i),, 6 al>roxirnadameiitr igiial a ? L ! / ( : ; mais


Outros Métodos d e Contagem

'TO O u t r o s Métodos de Contagem

71

I

prec:is;irnent,c! D,, ii o inlt?ii.o mais ~ii.óximocic

ii!/e.

1 c para ri = 2. Olisci.ve cliie iiossa afirniaqão 6 v~rdadcira1iai-a 7). Vamos ~>rovA-laliara r i > 2. Com efeito sahemos qiie

se ta > 2. Logo, para I r > 2, D,, 6 iim inteiro sitiiado a lima distância rrieilor qiie 1/2 do riíirnei+or i ! / r : . Assim, V,, ;! o inteiro mais pr-óximci (IP ? & ! / C , SC? ?t > 2.

Exercicios

Ora, D,,a6 iillciro

1. Suponho. # A = 71. Quantas são as fiinqões f : A + A para as cluais a ccliiaqão j ( : c ) I x não possiii soluq-ão? Qiiaiitas são as fiiilções f: A + A bijetoras para as cliiajs a ecliiaqão f ( x j - :c 1150 possiii soliicão?

P

2. Qiiantas são as p ~ i . m i i t a y ã ~ t l se (1.2,3.4,5.6.7) rlut3 têm n-icntc! 3 elen~ei~tos 110 s e i i liigai pi-imitivo?

3. Determine o i~íimciodr pci-rniitaq0rs c'k1ótic.a~cle (1,2,3,4,5,6,7. 8,9,10) nas qiiais os níimcros 1,2,3,4,5ociiriam. eni algiima ordem, os cinco primriii-os liiaai-cs.

De cluaritos modos 6 possivcl colocar B t n r r ~ sF>i-aric.asem um tabuleiro de xadrcz h' x 8 de rriorlo cliit3 ii~nhiimatorrt. ficliw lia 4.

5

li!

(

(I,

i- I ) !

1

-I(11

+ 2)!

-1-

* * *

diagonal branca e 11Go haja diias torres lia nicsma lir-ihic oii na mesma coliina?


7 2 Outros Métodos de Conragem

6.

Prove

cyiit?

(dciiiiiiiclo I_lo

Cap.3

1)

Outros Métodos de Contagem

Cap.3

7.7

Ora, para formal- iim 3-siibcorijui~tosem elernentos conscciitivos devemos colocar :I sinais e :J sii-iais - Prn fila. sem rliic haja dois sinais conseciitivos. Para fazcr isso, rolocamos os sinais - (1 modo), c r.oloranios os sinais -1- 110s 4 rspaqos assinalados, na figura 3.2. c.om no miixinio iini sinal ~ i o i espaqo * C(: modos). A rt3sliost;-L6 e11tiio. 1 x C: = 4 .

+

8. Dois ni6rlic.o~clcwem oxiiniii~ai-.diirailtc. iinio. nIesIila hora, fi l);i<'i~i~lcs. g;-istaiido 10 niiniitos c.om c.at1i-l ~iat.iriil(n.C:a(ia iim dos Ci 1)ariei-ilos dev(3 s t t~xaminaíio ~ lic.10~ dois mítdic:os. DE cluantos rriodos podc sci fcito u t i ~l-ioriirio c.on~liativcl'? 9. Qiiitiitas sGo as liermiitaqões dc->(1 , 2, . . . , 2 7 1 ) nas quais rirriliiini i i í l ~ n ~ ri~iiliar o o cdiipa o scii liigar pi'iiiiilivo?

+

Fig. 3.2

No caso geral temos p sii-iais t , li - p siliais - para arrumar sem que haja dois siilais -t coi~s~ciitivos. Ternos I rilodo cle colocai P os sinais - t: C71-pil modos dcl co1ot:ai- os sinais

+.

Acabamos de obter o

3.3 Os Lemas de Kaplansky ciiiatit,os rilorlos i. 1iossí\7rl formai. iim p-siilic.oiijiinto (islo .c: iim siiliroi~.i~ii~it chorrip c!lcrrieritos) dv (1. 2, . . . , ? i ) iio qual i ~ ã oliaja i-iíin1ei.o c:onst?c~iitivos'!Por exemplo, para ?i. = ti c? y - 3, ~iociemos oli ter a 1)artii. dc { 1, 2, R, 4 , 5: 6) os sc!griiiitcs :I-siilic:oi~jiiiilos ilos (liiitis iião 1iH c?leriic.iltoscoiiscciitivos:

Primeiro Lema d e Kaplarisky: O tii.íinr?i.ode p- sirbcot~jtrritcis dc 11,2,. . . , 1 1 ) iios qrznis iião 1i;i iiiíiric+i.os co~iseciitivns6

llt.

Poderíamos tci- concliiido qiie lia c1iiati.o B-çiiG c,cil~j iintos d ~ {i 1,2.3, 4 .??.G) sem c-!leri-ic~ii tos c.oiiscciitivos st:m i~cc:t?ssirladc!cie eniimci-A10s c:xai.islivamc!i~tct. A r i foi-riiar iirn siiL coi1.iiiilto. riiai.c:aIi-ios corii o sinal -t os cilc~i~ciiitos do c.oi-ijiiiit o rlri(-: Tai.20 ~ ) a i . clo t ~ sul)coiijun [.o e c-ori~o sirial - os e l o r n ~ i ~ t o que s 1150 fai.Ho ~iai.L(ic10 siil)c:oi~juiito. Assim,

Exemplo 3.5:

As ti& provas de iim vestiliiilai. (levem sei. r-ealizadas na primeira semana do ano. D r qiiaiztos riiodos (: ~ i o s s i v ~ l escolher os dias das provas cle modo rliicl i ~ ã ohaja ~ii.ovaspni dias coizsecutivos'? Soluçãor Devcmos formar urii siili<-orijuiltocltl 3 cIcmcntos iio coiijunto (30s 7 dias da primeira spmana, dc: morlo que não haja dias (:oiiser.iitivos no siili c:oiij iiiito. A rcsl~os ta é

r -,

{1,3,5) seria rrlji-csriitado 1)or 1- - i- - -I--; (2.5.6) ( c p c 115o 6 iini S U I ~ C : O ~ ~ ~viili~lo I ~ I ~ ~ pois O 2 c! R são c.oiisticiitivos) scria n-]arcado - - t - --i-.

+

Exeniplo 3.6: 1Tmi-l fila tem 15 rarlciras lias cliinis (1evt.m serih~rse 5 homens. rlr niciclo rlii(' 1150 iicliiprri clois 11rin-ic.i-i~st.ilt;tdos rm cadeiras roiitígiias. Dc. cliiant ris morlos iqso ~iotl(% s t roi ~ to'?


74 Outros Métodos de Contagem

Cap.3

Solução: Devemos inicialmente escolher 5 cadeiras sem que haja 5 cadeiras conscc.utivas. Isso pode ser feito de f (15: 5 ) = C15-5+1 = modos; escolhidas as 5 c.adeiras, devemos designar a cada homem lima cadeira, o qiie pode ser feito cie P5 = 5! modos. A resposta é C:, x 5 ! = 55 440. O

Exemplo 3.7: Quantos são os anagramas da palavra MISSISSIPI 110s quais não há diias letas i;coilset:utivas? Soluqão: abaixo:

Devemos colocar as letras de MISSISSIPI nas casas

Devemos inicialmente escolher 4 casas sem que haja casas consecutivas para colocar as letras L;, o q i i e ~iotleser feito de J(10,4) = ~ f ( ) - ~=+ C ~: = 35 modos. Agora devemos arrumar as letras restantes (4 letras I , 1 letra M e 1 lctra P) nas 6 casas restantes, o cliie pode scr feito de

modos. A resposta é 35 x 30 = 1050. Suponhamos agora que os elementos de { 1 , 2 , . . . jam arriirnados em c:ír.ciilo, como na figura 3.3.

Fig. 3.3

Outros Métodos

Cap.3

Agora os elementos "1" e "n" são coilsecutivos. De quantos é possível formar iim p-sul>conjunto de {1,2!. . . ,?i) no qi~alnão haja números consecutivos? Ora, o número total de subconjiintos será a soma do número de siibr:onjiintos nos quais O elemento "1" figura com o ilúrnero de siibconjiintos nos quais o elemento "1" não figiira.

a) Siibconjiintos nos cliiais o elemento "1" figiira. Para formá10s devemos escoll~erp - 1 elementos em { 3 , 4 , . . . , ri. - 1) (pois se o "I" figura, o "2" e o "?L') xlão podem figlira~.)para serem os companheiros do "1" no siibconjiinto, não podendo ser escolhidos elementos conseciitivos. O níirnero de modos de qiie isso pode ser feito é

b) Siibconjiintos nos cliiais o elemcnto "1" iião figiira. Para forma-los devemos escoll-ier p elemei~losem { 2 , 3 , . . . , n ) , não podendo ser escolhidos elemeritos conseciitivos. Isso pode sei. feito P modos. Portanto, a resposta é de f ( n 1 , p ) = CTi-l-p+l =

• ,TI)

este-

de Contagem 75

-

(ti

- p - I)!p

+ (?a

p!(?l*- 2 p ) !

Acaliamos de obter o

-

p)!


7 6 Outros Métodos de Contagem

Cap.3

Segurido Lerna de Kaplarisky: O iiiíinei.ri de p- su kcoi~juntos de { 1 , 2 , . . . , r i ) iios qr~aisr i 5 0 há ~ilílnerc>sC O I I S ~ C ~ L ~ ~é,V OC OS I I s i d e r a r i d o 1 e 71 coino caiisecutivos, igual a

Cap.3

Outros Métodos d e Contagem

77

De qiiaiitos modos ~iodcmosformar- lima setli'iencia de p clcmentos iguais a 2, (1 elcnientos iguais a 1 P r elementos igiiais a O se dois elementos igiiajs a zero não poclcm scr adjacentes? 4.

5 . De cluiintos niodos 6 possível formar uma roda dc: ciranda com 7 meninas e 12 meninos sem que haja (liias meninas em ~iosições adj acentes'?

Os Lcmas de Kalilaiisky foram constriiidos em 1943 pelo rriatemát ieo ~:ailadense-aniericanoIrvjng Kaplansky para a resolucão do clzamado Problema de Lucas que se encontra no Apêndice

2. Excmplo 3.8: Hugo deve ter aula de tenis triis vezes por seniaiia, durante iirn semestre. Qiian~ossão os modos de escolher os riias de aiila, se Hiigo não deseja ter aiilas erri dias consecutivos?

Solz~cão: Hiigo cleve escolher 3 dos elerilentos do conjrinto domingo, segunda, terça.! quarto, quinta., sesta, subado, não podendo escolher dois dias c.oasecii~ivose seilclo o domingo e o sábado dias conseciitjvos. O iiíimcro dc modos dr! fazer isso i:

6; Quailtos s G o os ariagramas de nra.rnqunr.a, que iiao possuem duas letras n coi~sec:ii tivas?

7. (Genet.alização do I " J.,erria de Kaplansky}. De íliiantos modos 6 ~>ossívelformar iim p-subconjiiiito de ( 1 , 2 , . . . , ?L) de modo cliie entre cada dois elementos csc,olhidos para o siibcoiljunto liaja, no c,oitiuiito, lielo menos r . clcmentos não cscolhidos ]>arao siibeoijunto? 8. (Generalização do 2U Lema ({e K;tplansky). Xtefaqa o problema aliterios 110caso (.iihciilar.,Nesse caso, por exemplo, tomando n. = 6 , o coi1,juiito {1,2,3,4,5,6) 4 tal qiie eilti-e 1 e 4 hA c-lois elementos, enlre 5 ct 1 h& iirn elemento, entre fi e 4 há ti.& elementos. (Sugestão: divida os subconjiintos em dois grupos: aqueles qiie contêm algum tios elementos 1 , 2 , . . . , r. c os quc não contêm nenhum rios clementes { 1 , 2 , . . . , r ) ) .

Exercícios

3.4 O Princípio da Reflexão

1. 5 pessoas deverri se seiztai. em 15 cadeiras coloc.aclas em torno de iima mesa circular. De quantos modos isso pode sei- feita se não deve haver oc.iipaqão simiil tinea de duas c.adciras arljacentes?

Uma particiila, cst,ando 110 ponto (x,Y ) , pode se movimentar para oponto (z + 1 , y + 1 ) oiipai-ao ponto (x + 1 , y - I ) .

2. Dado iirn dcrágono, cliiaiitos são os ti-iiingiilos ciijos vbrtices são v&i.tic~siiHo-c.onseciitivos do deciigono?

3. De qiiailtos modos p o d ~ m o sformar lima seqiienr.ia de p elernciilos igiiais a 1 c q elementos igiiais a O se dois clcmentos iguais a. zero não ~iorlernsei adjarenles'?

.

a)

Quantos são os trajetos possíveis (ia partícula tle (0,0) a (6,F)?


78 Outros Métodos de Contagem

Cap.3

Outros Métodos de Contagem

b) Quantos são os trajetos de (0,O) a (10,4)'! Temos S + D = 10 e S - D = 4. Logo, S

L -:

79

7, D = 3 e a

resposta 6

Parafraseando, eni unia eleiqão com 2 candidatos S e D e 10 eleitores, a qual 6 vencida pelo candidato S por 4 votos de diferença, li& 120 niodos de marchar a apuraqão. c) Fig. 3.4

Os movimentos permitidos para a partícula são de subida S: ( s ,TJ) + (x t- 1 , +~1) OU de descida, D :(:c, P) 4 (s + I , y - 1). N a figura 3.4 o trajeto desr.rito pela particula foi SSDSSSSS.

+

Para qiie ela v& de (0,O) a ( 8 , G ) devemos ter S D = 8 (eni cada movimento, de siitiida ou descida, a abscissa da partícula avança iima unidade. Clomo de (0,O) a (8,6) siia abscissa avançou 8 iiiiidades, o total de movimentos de subida e descida deve ser 8) e .I;- D = 6 (cm cada movimento de subida a ordenada aumenta iima iinidade e em cada niovimento de descida a ordenada diminui lima iinidade). Dai S 7 c D = 1.

-

O niinicro de trajetos i. P?'

8! = = 7!1!

8.

IJma interessante paráfrase desse problema e a seguinte: numa eleiqão h á 8 eleitores e dois c:andidatos. Se o candidato S ganha por G votos CIF!diferenqa, de qiiantos modos pode marchar a apuração'?

O gr&fico ii1dic.a cm cada ponto (z, y ) quantos votos já foram apiii-ados (z) e qiial a vantagcm do canclidato A (y).

exemplo, a presenç.a do ponto (3,l) no gráfico do trajcto indica que quando o 3'voto acaba de ser apiirado, o candidato S tem iima vantagem de um voto. 1'01,

Quantos desses tsajetos tocam na reta y = -11

Todo trajeto de (0,O) a (10,4) qiie toque na reta y = -1 pode sei. transformado, por lima reflexão em lorno da reta y = - 1 do trecho do trajeto entre (0,O) e o primeiro toclue na reta y = -1, em um trajeto do poi~to(0, -2) até o ponto (10,4). Reciprocamente, todo trajeto do ponto (0, -2) até o ponto (10,4) (um tal trajeto obrigatoriamente toca n a reta y = -1) pode ser transformado (poi. lima reflexão em torno da reta y = -1 do trecho entre (0,O)e o primeiro toquc! na reta y = -1) em iim trajeto de (0,O) a (10,4) que toca na reta y = -1.


r30 Outros Métodos d e Contagem

Cap.3

Acaliamos de provar qiie o iiíimer-o cle trajetos dc (0,O) a (10,4) (111~i,or.am ila reta ?J = -1 6 igiial ao ilíimero de caminhos de (O. -2) a (10,4). Esse íilt imo i: fác:il de calciilai.. Temos ,Ç + L ) = 10 = 45. c ,S D - 6: sriiilo S = 8 II = L. A i.rspostil i. P:

-

Pai-afi.aseaiido. P ~ iIi r i i a <?I~iq;lorom dois c:antljdatos, 10 e1ci toses! vcncicla ])~310 caililidato S por 4 votos de diferença, ern 45 das 120 possivcis nini.c,has da ;i.liiii-aqã.o, o ci~ndidatoperdcdor c!rri algiiri-i ii~omeiztoc3stevt3 em vantagem. E iil tt~i-essanlc?ol~sei-var como as apai-6iic.iaseilgailarii. O candiclato S terri 70% da votaqão. No <-:iiLi~~it,o rm 45/120 = 37: 5% das apiii.aqões possívcis crn algum momcilto ele ~ s t Aem desvantagem. O

A thci~icaiisi-lda l i x a iesolvcr a liarte c) 6 conhecitia pelo nome (IP Pi-iiicíliio da R,cfl~xão.

Cap.3

Outros Métodos de Contagem 8 1

3.5 O Principio de Dirichlet A Análise Cambinatória não se ociipa apenas com a contagem cie elementos dc coiljuiltos. Militas vezes. o quc sc deseja E: determinar a existencia oii ilão clc conju~itossatisf;~zei~do a ccrtas propriedades. IJrna ferramei~tasiinl>lcs para resolver algui~sdesses problemas i. o Princ'ipio rlu..~gu.v~lrasd~ Dirirhlet".

Princípio das gavetas de Dirichlet: Se l i . objetos forem colocados em, r i , ~rr~cixirn,~, 71, - I gu.~ietascntão pelo m e n o s uma delas conterci y ~ l omcnos dois objetos. (por ;- lis si ir-do) Se cada iima das gavctas contiver, no máximo, um objeto, o i~íimerototal dc objetos nelas colocados O será, no milximo, 7 1 - 3 , o que 6 lima coritradição.

Prova:

Exeniplo 3.9:

Dado iim conjunto de 13 pessoas, pelo menos • duas delas aniversariarri rio mesmo n i k .

Exercícios 1. h-umafiladec.iiic~ma.711 pessoas t e m r i o t a s d c R S 5 , 0 0 ~ ~ i ( 1<i . n t ) 11(lssoadtrn-i notas dc R $ 10,OO. A e i ~ t r a d aciista R$ 5,00. a) Qiiailtas s8o as filas ~iossíveis? I)) Qiitiiltas s%o as filas cyiie terão proiilcmas de troco se a I->illielt~i.ia c o m t ? p a ti-aliall-iar- sem troco? c:) Qii1-lnt.a~são as filas CIIIF: ter20 problemas dri troco se a, l i ll-ietcria comcqa a trabalhar com rliias i ~ o t a sde R$ 5,00'?

2. Numa tlleiqão com dois caiididatos A c B , há 20 eleitores e o c.;lildidato A vcncr ]ioih 15 x 5. Qiiantas são as marchas da apiiraqão: a ) I'ossívcis'?

li) Nas quais o c,andirlato A 1ierm;Lnece e r r i vantagem (nem sccliici. cmpata) (Iestle o piirneiro voto apurado'? r ) Nas cliiais o caiirlidato A permanece seniprt-! eni vailtagerri oii empatado com o candicli~toI ] ?

Exemplo 3.10: Escoll-ia, dentre os elementos r10 conjunto { 1 , 2 , . . . , ZOO), 101 iiíirneros ao acaso. Mostr-P clii~,entre os i-ifímeros escoll-iidos. 1iá dois níinieros tais qiic um d ~ l e sdivide o oiitro.

Soluçio: Obse.rve, em primeiro lugar, que qualcluei- inteiro n se escreve sob a forma 11 = Y b , onde r é iim iilteii-o não-negativo e .h 6 iirn inte.iro ímpar. Por exemplo, 36 22 9, 25 = ' 2 - 25, 16 = 2 4 - i .

-

4

Assim, se ?i.E { I , 2 , . . . ,200), 11 = 2 9 e 1> 6 iini dos inteiros ímpares 1 , 3 , 5 ,. . . , 199. Ora, há 100 ~iossibilidadespara b. Se, escolherrios 101 números, dois deles Lerão o mesmo h. Sejam esses ní1rner.o .ri,] = 2"Ib c 1i2 = Y 2 b . Se r i < r 2 , 1 ~ 1divide t z ~ . Se 17 r2 < 1-1,1 ~ 2divide 1 1 1 , O cliie coriclui a demonsti.aç.ão.

Exemplo 3.11: Esc,olli~m-se5 ~ i o n t o sao acaso sobrc! a superfície de u m qiiadrado tie lado 2. Mostre que pelo menos iim dos segmentos qiic eles determinarri tem c:ornliriniento mcnor clue oii igual a

a.


82 Outros Métodos de Contagem

Cap.3

Soluçrio: Divida o riuadi-ado de lado 2 em cl~ialroquadrados de lado 1. Dos 5 poiitos, pelo mcnos dois pei-teilcerão a iim mesmo cliiadrado de lado 1. A distância eiitrc esses dois pontos será no máximo igual à diagonal do quadrado qiie 6: h,o que conclui a

Outros Métodos de Contagem 83

Cap.3

1

<

1.

5 I <_ nz, tais

qiie

(L,.

-i- a,.+i f

+

+

h

+ a [ é miiltiplo de nt.

Soluçio: Considere as somas

-

Fig. 3.6

Exeniplo 3.12: Mostre que cirii um c,on,jiinto de ?i pessoas há sempre duas pessoas ~111~: c.oilhecetn exatamente o mesmo número de pessoas da conjiinto. (Obs.: Se n conhece b , 1i conhece a , ou seja, "c.onheccr" i! iima i-elaqão sim6tric.a.) Soluqno: Observe, em primeiro lugar, quc qualquer das pessoas tio coiijiinto coiihecc: no mínimo O e 110 má,ximo 72 - 1 das outras pessoas. Obscivc, em s~,guiidoliigar, que se alguma da,s pessoas coi~hecet,odas as oiitias 71. - 1 pessoas então é impossível que haja alguma pessoa c.oiilicceiido O outras. IJsenios agora o principio de Dirichlet pondo ila 1" gaveta as pessoas que c,onhecem O outras, na 2" gaveta as pessoas qiie conhecem 1 outra, ..., na ?ia gaveta as pessoas cliie conhccem ~t - 1 outras. Apesar de termos 71 gavetas, as ? L pessoas são colot-adas em, no máximo, ri. - 1 gavetas, pois pela segiincla observação H, primeira e a iíltima das gavetas não podem ser- ociipadas simiil taneamente.

Exeniplo 3.13: I?, dado iim conjiinto A = { a l , n 2 , . . . , a,) de níimeros inteiros ( n > ~ 1). Most r-e q11e existem nattir'ais r e 1,

WL

Se alguma dessas somas (digamos S j ) for djvisivcl por nL, a demonstração está concluída (nesse caso r = 1 e I j). Caso contrário, nenhuma dessas somas divididas por ni. deixará o i-csto nulo. Os restos possíveis são, portaillo, 1 , 2 , . . . , nh - 1. Como há nk somas e apenas na - 1 restos possíveis, pelo princípio de Diiic:hlet,, há duas delas, que chamaremos de Si e ,Sj, qiie clivididas por na cleixani rest,os iguais. Suponha i > j . Então

é mííltiplo de nt e o resiiltado está demonstrado

(1.

=j

+ 1, I = i). r]

O princípio de Dirichlet pode ser reformuIado do modo seguinte: ,?e nt objefos sã.o colocados em ri. gavetas, entiío pelo menos urna gaveta contém [(nk- l ) / t t ] -i 1 objetos. (Obs: [x]í! o maior iiltciso menor que oii igiial a z).

Prova: Se cada gaveta contiver no máximo então o níimero de objetos serii no mikimo

o que é lima contradiqão.

[(?!L- 1)/tã] objetos,


84

Cap.3

Outros Métodos de Contagem

Exeniplo 3.14: Em iim griipo de 40 pessoas, p d o menos 4 pessoas tem o mesmo signo. Solupio: C:om efvito, ccilovando cada pessoa (objeto) na gaveta do 'scii signo, ternos ni = 40 P ? i = 12. Logo, pclo menos iima gavrta c o i i t ~ r á 40-1 + 1 = 4 o l > j ~ t o s . O

gaveta..^ c s g a p, um, i n t ~ i r vpositivo dado. Coloquemos objelos n,u, i" gavetc~., nz objetos na P g a v e t a E: a.ssim. sucessl:~iam.~n,~e at& CL, objetos n a ?i.-esirno. gaveta. E n l â o s e o, m.kdia f nl a2 4-- - - I--I L ~ ~ ) / T Ifor , rna.ior que p,

Sejam

11,

+

uma d a s ga.vetas con.terd pelo m.enos p 4- 1 ubjetos.

Prova: Se todos os

(L;

fossern menores que p

+ 1, terianlos

Cap.3

E.

-

Outros Metodos de Contagem

85

h

possivcl cntão, rodando o disco A , obter iirna posição na qiial pelo meilos 100 sctorcs de A tenham a mesma cor que os corres~ion(iei~tes de B. Prova: Colo~~iic? A sobre R . Seja nl o níimero de setores solirepostos qiie tem cores coint:identes. Gire A dc um sctor (isto i! de 3Ci0°/200) maiztendo B fixo. Svja então rt2 o i~rirnei-ode setores solrirepostos cliic t6m cores coincidentcs. Chiltiniie com esse processo ate obter Ei11;io o níimei.o total de coincidiincias 6 C L ~ n2 - - - (CZ(JJ = 100 x 200.

+ + +

Com er(+ito,fixe iim setoi. do disco U (preto, por exemplo). Como A tcm 100 sctores pretos, havcilt 100 posiq-õcs em que esse setor de 13 ter& a mesma cor que o r:orresyontiente setor de A . Assim o número total dc coincidências scrri. 100 vezes o ní1mei.o dc: setoi-cs de B . Daí temos

Daí,

(LI

+ n2 + . - . + (L,, 5 n p , e

Se a riihdia i! n-iaior quc 99, l-iclo mcnos um dos ( t i é também maior que 99, ou se-ia, algiim n i 6 maior qiie oii igiial a 100. Em siima,

em algiirna posiqão o iiíimei-o de coiilcidEncias 6 maior qiie oii igiial a 100. O o qiie é iima coiitradiçiio. cliie p

Em siima, se iirna mPdia aritmética de números for maior O então pelo mcnos iini dos iiíimcros 6 maior cpe 1-1.

Exemplo 3.15: São dados dois discos A e B . cada um deles dividido e n ~200 setores igiiais, os qirais estão pintados de branco ou de lireto. No disco A hii 100 setoias lii-ancos c 100 setores prctos, em ordem dcscoi~hecida.No clisco B não sal>emos rluantos setoi-es são braiicos. Coloqiiemos o disco A sohi-e o (lis(:o B , de modo que os setoi-es dc! A ficliism exatameilte sohre os setores de

Excrcicios

1. E m u r n a g a v e t a h á . 12meiasbi-an<.as(?12meiaspretí~s.Quantas meias devemos retirar ao acaso para termos certeza de obter um pai- de meias da mesma cor'?

63 127 cai~didatosromprti-eccram a. lima prova do veslil'iiilar (25 questões de múltipla-escolha com 5 altei.nativas por qiiestão). Conside.re ;-I afii-rnaq.20: "Pelo menos dois r.antliciatos responderam dc rriodo idêntico as k primeiras questões da ~irova". Qual é o 2.


86

Outros Métodos de Contagem

Cap.3

maior valor de k para o qiial podcmos garantir qiie a afirmação acima é verdadeira? 3. Refaqa o problema antcrior para a afirmaqão: "Pelo menos 4 ca;ididalos responde.ram de modo idêntico as k primeiras questões da p i-ova" . 4.

TJrn ponto (x,y , z ) do R ' 6~ inteiro se todas suas coordenadas

são inteiras. a) Consiclere iirn conjrinto de nove pontos inteiros do R3 . Mostic cliie o ponto mkdio de algum dos segmentos que ligam esses pontos i: inteiro. 11) De iirn exemplo de iini c.onjuilto de oito pontos inteiros do R" tais qiie i~enhiim(10s pontos n16dios dos segmentos que ligam csses pontos í! inteiro.

5 . Qiial é o níirncro mínimo de pcssoas cluc deve haver em iirn griipo para c l i i ~possarrios garantir cliie nele haja pclo menos 5 pessoas nascidas no mcsmo mks'?

+

6. Mostre qiie em todo ( 1 1 . I )-siilric,onjunto de {1,2, . . . , 2 n ) há tirn par de elemeritos lais qiie iirn deles divide o oiitro.

7. Prove qiie todo níimei-o iialiiral tem um míiltiplo que se escreve, na base 10, apenas com os algarismos O e I . 8. Prove qiie em qualcliier coniiinto de 52 iiiteiros existe iirn par de inteiros c i i j a soma oii ruja diferença é divisível por 100. 9. Prove que dado cliialcliiei. conjunto de dez inteiros positivos de dois dígitos cada, i! possível obter dois subconjuntos disjuntos ciijos elementos tem a mesma soma.

10. C!onsider.e 1990 pontos em um plano. Prove que qiiaisquer trks semiplanos, tais cliie cada um cle.les coiitérn mais de 1327 desses poiltos, tkni iiiterseqão não-vazia. 11. Mostrc qiie se escolhemos 800 pontos dentro de um cubo de aresta 10, pelo menos 1in-i dos segmentos determinados por esses pontos teni comprimento menor que 2.

Outros Métodos de Contagem

Cap.3

87

12. Sejam z um iliirnero real e 11 iim inteiro ~iositivo.Mostre qiie enlre os níimeros s, Sz, 3 2 , . . . , (11 - l ) x existe uni c.iija distancia a algum inteiro d, no máximo,

l/tt.

13. Um mestre de xadrez: preparanclo-se para iim torneio, joga, durante onze semanas, pelo meilos uma partida por dia mas não mais CIIIF! doze partidas por seniaila. Prove rliie existe iirn conjunto de dias consecutivos durante os rliiais ele joga exatameri te 20 partidas.

14. S e j a ~ ~ i i m i n t e i r o í r n p a r r n a i o r q u~e ls q j a Aiiriiamatriznx t z simetrica tal quc cada linha e cada coliiila dc A 6 formada pclos níimeros {1,2,. . . , n ) est.ritos em alguma ordem. Mostre que cada iirn dos inteiros { 1 , 2 , . . . , 1 1 , ) aparecr na diagoiial principal de A. 15. Prove qiie se o corijunto { I , 2, . . . : 1978) í! par tido em 6 subconjiintos, em algiim desses subconjiintos existe iirn elemento que é igual a a soma de dois elementos, não iiecessariamenle distintos, do mesmo siibconjuiito.


4.

Números Binorniais

Números Binomiais

Cap.4

83

+

um subgrupo formado por p 1 pessoas 6 ~1),$. O iiíirncro de modos de sclccionai- iini subgi-iipo formado ~ielamulhci- e por p homens C: 1 x C: = C$ e o número dc modos de selecionar um subgrupo de p 1 pessoas formado só por homens ó C:+

+

'.

4.1 O Triângulo de Pascal Chamamos de Triângulo de Pascal o quadro

Como o ilúnirlro total cle siibgriipos ti! a sorna do níirnei-o de subgriipos dos qiiais a niiill-iei- participa coni o 11rirriei.o de siibgrupos dos quais a miilliei não participa. terrios formado pelos iiúmeros Cg (chamados ~Vumeros Binomiais, Coeficientes Binorniai.s ou ainda Numeros Combinatdrios). Se contamos as linhas c colunas do Triângulo começando em zero, o elemento da linha I L e coluna p i! C:.

Urna pi-o~iriedadedos niímeros binomiais que nos permite construis rapidamente o Triângulo de Pascal 6 a 71. :=: C '+'TL+ 1 Rclagão de Stifel: C: + CP+' Ou seja, somando dois elementos con.secutivos de uma mesma linha oblemos o e l e m e n t o situado abaixo da última parcela.

Justificativa: Consideremos um grupo forrnatfo por uma mulher e n homens. O níirnei-o de modos de selecionar nesse grupo

Repare que no triAngiilo dc Pascal a lirilia ? L chomeqacrn C: e termina em C::. Portanto C: (que rlst,á. na linha 71 avanqado em p coluna sem relação ao inicio da linha) e C;i-p (que está na linha rc atrasado em p coliiilas em rclação ao fim da linha) são elementos da liiiha ?L que estão situados err1 posiqõcs ecliiiclistarites dos extremos. Númet.os como Cz e C'::-p são clzamaclos de Combinaqões 4 é Gomplemen talrs. Assim, por c?xemplo! a comy lemeiiti-li- de C12 'cF2.

Relação das Conibiriações Coniplcrrieritares: C: = Ou seja, em um,n rnes~nalinfia d o tricingulo d e Pnscnl, elcm.cntos equidàstantp.9 d o s ~zttrmo.sa i o i.qunis.


90 Números Binomiais

Números Binomiais 91

Cap.4

Jiist ificativa:

+

+

O C: C! f . . - iC: = 2'". Teorema das Lirihas: C,, Ou seja, a soina dos elernel~tosda. liiilia. ?a vaie YL.

Justificativa:

C: 6 o níinicro de siibc.oiljuntos com p elementos do conjrinto A = (I, L , . . . , n ) . Então C: C: iC: - - - -i- C:," é o níimero total'de siihcoi~iintos(1s A . Mas, para formar um subc.onjunto de A = {1,2, . . . , ? a } devemos marcar cada elemento de A com o sinal + (iiidicanclo cliip (i elemento foi csc,olhido para o subcoi~juiito)oii com o sirial - (iiidicando que o elemento não foi escolhido). Como o iiíimei-o de rnodos de marcar os clementos é, 2 x 2 x . x 2 - - 2": p1.ovamos C ~ U CO iliimei-o de siiliconjuntos de um conjiii~loroni 7 1 elerrientos C! +

+

+

Teorema das Colirrias:

+

c,,+ c,,+ . . . + c;:= y l . O

Exemplo 4.1:

1

Orl seja, a solna dos c l e l n c ~ ~ lde t ~ iiina s ctiliiiict do tiliAiigr1lo (cornqa~ido iio pi<inej~*o c-IIeii~~ii to d a C'OIIIIIR) C: ig.11;E.I i ~ o elel~lellto C ~ I esta I ~ avaiiqado irrna lililia e rIin,z coluiia sobre a iiItiina liarccda da soma.

Qiial 6 o valor da soma

Soluçào:

L

i

Fig. 4.2

?L

C"(i'

= k= 1

(?t -

I)!

I)!(?, - k ) !

Justificativa:

Apliqiiemos a relaqão de S tifel aos elementos da


92 Números Binomiais

Números Binomiais 93

Cap.4

Exemplo 4.3:

Qiial 6 o valor da soma S - 1'L+22+...-tYL2*?

Soluçâo:

A sorna lirdidit 6

(i

=

CkZ. k-1

Somaildo (c simpli fic,aiztio ~ > a r t : ~ liguais as qiie apar-eccm em merribrus opostos) obtemos

O exemplo anterior iios rnoslioii como c~alculailima soma na qual cada parccla 6 iim 111-ocliitorle inteiros coi~secutivos.Vamos tentar Iraiisforrriar o poliiiômio do 2v grau k 2 cm um polinomio do 2u grau no qual apai-eqani c n vez ~ de ~~rocliitos de iiiteiros iguais, prodiitos de inteiros c:oiis(?ciitivos, isto é: vamos tc.iltar oljtcr uma identidade clo tipo

Temos

isto 6 ,

Excniplo 4.2:

Qual rl: o valor da soma

Então,


94

Números Binomiais

Números Binomiais

Excrnplo 4.4:

95

Calciilc o valor da soma

Tecweina das Diaggorinis: Temos

U 1 c,, + c,,,,

+ c,,,, 2

t - .-

Orr seja, a soina dos elein(?iitrisde

+ c:+p c:+, -

.

d e 111na paiaiela a Iiipo teririsn), do tl-iiiiigiilo de PczscnI (c»meçaridn tio pi-iineji+oeleineri tu da diag.ori:diJ) 6 igiid :%c) e1einenl;o gile c+sstá iinediatamente abaiso da iil tiina. parcclrt. iiina

~Ijl-~g'O~id (isto

t:,


3ti

N Úmeros Binomiais

Cap.4

Números Binomiais

+ I)!

Como r r ! , ( p o rilesmo dc r i

-

c ( 1 1 - JI)! são ~iositivos,o sinal de 1 - 2 p . Logo,

C:+' - C; < O se

ri, -

CZ"

-

97

CT, 6

1 - 2 p < O:

Fig.

Justificativa:

Ti'rr~ios

O que sigiliii('a esse teoit~ma? l < l ~aiirnia qiie

lirimeira metade dc cada linha os clementes cstão eni oi.<lemcrescente (cada termo Ê mcilor qiic o scguiiite, C: < C:-') e que 1x3 segunda metade os elementos V S ~ . % Ocm orckxn cleci-csccilte (cada termo í! maior que o anterior, C: > C:+'). xia

El;ilrei-r.;-irnosesta. seqiio com algiimas oLscrvaqõ(~s: u expressão iisantio s i i c e s s i ~ ~ a nte i ~C:oml il )inaq.õcs Clomplcment ares, o Teorema dris Cloliiiliis c C:onil>ii-i;-lyõesClon~pl~mcntares. O Ilri-i oiitr-o fato irnl~oi-la1-il.e é o sriguiiitc

faz s ~ i l t i d o13a1.aqiialrlriri- rr real, desde qiis p seja iim inteiro positivo. Defini I-(\moscilt ao para rlualquci- ?i rtwl e cliialcluri- p in teiio liao-iiegativo o 1)iiioniial de ? L sobre p por

J i i s t ificativa:

Assim, por exemplo, temos

( ; i )

-

(i (-6) )( - 7 ) ( h ) = 71) 4!


98 Números Binomiais

Números Binomiais 99

Cap.4

Exercícios 1. Prove, fazendo as contas, a relação de $tifel: É claro que se

7t

í: inteiro não-negativo,

supoi~do urn re.al qualquer e p inteiro não-negativo.

6 igual a C;, iliimero de p-siibconjuntos de um conjunto c.om n elementos. Se ?a iGo 6 inteiro não-negativo, C: não tem sentido mas

(

7 - " ( ? L

- ( -

p

2. Prove, por um processo análogo ao iisado no texto para provar a relação de Stifel, qrie

+ 1,

P!

continua tendo sentido.

3. Prove, fazendo as contas,

íliie

E interessante observar qiie mesmo sc n não for iim inteiro não-negativo coiztjnua sendo verdade a Relação de Stifel

e o Terirema das Diagonais

supondo

71.

um real cliialc~iiei'e p inteiro não-negativo.

4, 1Jsando a relação de Stifel, escreva as sete prirrieiras linhas do triâilgulo de l'ascal.

Enquanto qiie o Teorema das Linhas

5.

Prove, usando um argumento combinatório, que C: = C7ldP. n

S . A possiii 512 subconjiintos, cliial 6 a ní~mei-odc! elementos de A?

6.

o Teorema das Coluilas

7. Determine iim c!

o Teorema das Combinações Complementares

não têm sentido se

?i. ilão

for iim inteiro nãenegativo.

r:onj iinto qiie possiia exak arnente 48 subco~i-\

juiztos.

8. X é um subronjunlo prbpi-io de A sc X C A e X # A ; X k um subconjiinto não-trivial de A se A- C A ti X j/- A e X # 4 . Se A possiii 5 clemciitos, cluaiitos são os siibcorijuatos ~>ro~-ii-ios dc A? Quantos são os subconjiintos não-triviais de A? 9. Tem-se Ta comprimidos de siilistkncias distiiitas, solíiveis em ágiia e incapazes de reagir entre si. Quantas soliiqões distintas


100 Números Binamiais

Cap.4

po dc~mser- oli tidas dissolveiido-se iim oii mais desses cornpr-imidos em iini copo com ágiia? 10. Quaiitos (:oqucteis (mistiii.as cle duas oii mais liebidas) podem sei- feitos a partii- de 7 ingie(1ienles distiiitos'?

11. Em uma sala h# 7 liirnliadas. Dc cjuantos modos podc seiiliinii~iaclaa sala? ?L

k k 2 C,,.

13. C a l r i i i ~o valor de

N Úmeros Binomiais 101

C a p.4

2 1.

C:alculc: o valor de O 1 S = C,, - C,, t C' ?L

-

.

22. Tem-se lima rede de caminhos (figura 4.4). Do ponto A pai.ten? 21000 homens. Mctade parte ila dircqão I! c mctade ria diieqão ni.. Ao chegar ao pi.irrieiro r.riizameiito cada gi-ripo se rlivide: lima metade segiie n a riiiec;.i-to1 : a outra na direqão nz. O mesmo ocorre cm cada ci.t.~zamento. Niimrvemos as linhas e os r:ruzamcntos e n ~cada lii~liaa partir do zero; assim. A 4 o zetho&imo ci.uzameilto da linha zcro. Quantos liori~ensc,hegam ao késimo criizamci~toda 1inl-i;~?I,'?

I1

14.

C:alcule o valor dc k=O

15. Pi-ovc, por indiição, o Teorrima das Linhas. 16.

Prove, 1)m. i i ~ d ~ ~ qOã aTcorcnia ! das C:oliinas.

17. C:alcule o valor da soma

18.

Calc,iilc o valor da soma

Fig. 4.4

2 3 . Prove q i i e todo poliomio P(:c) de grair p pode scr- escrito na fo~.rria

19.

C:al(:iileo valor de

20.

Calcule o valor da soma

25.

Prove, iisaildo iim ai-giimento c:omI)inatí>i.io, a l~í>i.mulade Eide~.


102

Cap.4

Números Binomiais

26. Prove, a partir da Fiii-miila dc Eiilei., a Fiirmula de Lagrange (1736-1813)

27,

Provc cliie

=

!?i.)

e p 6 iim natut.ul lal qiie 1

4

36. Prove qiie J3etei.mine p paro. que

seja máximo.

30.

Det,ermine p liara qiie

seja máximo.

31.

Resolva a ccluação C:]

32.

2~ 9-P Resolva a eqiiaqão C15-p = CIR-p.

33.

P r o v ~qiic-!em cada coliiiia ( ~ x c e t oa c.oliina zero) os elemen-

- c&-1 -

.

37. Y ara cluc valor de k ,

los do trikilgiilo d~ Pascttl estão em orrlern crescente.

34. O nfimeso de Filioi~acciI;;, i: definido como a soma dos elemeritos da 11-@sima"diagorial iilv~rsa"do Triâi~giilode Pzlscal:

(11,

dado) é nxiximo?

40. Fig. 4.5

<

a) Qiianlos são os p-suliconjuiltos de A lios cliiais o elcmerito mínimo k igiiãl a I;'? 11) Foi-rnados todos os p-siibc:onjiintos rle A : erri cada iim deles eoi~sidcia-sco clem~iitoniínimo do sii1)r:oiljuiito. Qiiaiito vale a media ari t~neticaclesses míi~imos'!

O 2 c,,c,, + c;c; -1 - - + c;;-'c;;.

29.

103

&,L--= FTItl+ I;;,.

35. A i: o conjuiito { 1 ! 2 ,... p < ?a.

Calcule o valor da soma

s

Números Binomiais

Cap.4

Provc, por incliiqão, o '.I'eoi.erna das Diagoilais.


104 Números Binomiais

Cap.4

4.2 O Binôrnio de Newton

Exemplo 4.5:

Números Binomiais

105

Olhando para o triângulo de Pascal

Obtemos ( z + a ) O = i a Ox O = 1

i) O dc?seiivoIviine111.1)de (z -1 a)" possui ri. + 1 te]-mos. ii) Os cocilicic~ilesdo drscrivolviin~ritcidc? (z t - a)" siio os e l e t i - i e r l tos d i l~i l l l l i ~I I . d o Triiiiigl~lod~ PEZSCFLI. iii) E~scr-c+vr~idci os tei.inos clo cleseiivolviir~c-11 to iin or-dein aciina (isto 6, oi.cleii,zdo.sscgiindo as potGiicias decrcsccrites de s ), o tci-ino d c ui.dcri: I; 1 6

+

(z+n)'=la

+ 2a1s1+ l a 2 x 0 = x 2 + 2 a x "I-, 2 + a ) 3 = 1a0x3 + 3a1x2 -1- 3a2x1 + l a 3zo = x 3 -1- 3,x2 + 3a2x + a3 (x + a ) 4 = 1a0x4 + 4n1x3 + 6u2x2 + 4a3x1 + 1a4x0 = 24 + 4as% 66G2 + + .4 O

(x + a ) 2

=

la"s2

(i.

Exemplo 4.6: Determine o coeficiente de x2 no descnvolvimento de (x3 - l/s2)'.

Prova: Temos

Solução:

Cada termo do produto 6 obtido escolliendo-se cm cada yarkntescs u n ~:c oii iini n c ri~iilti~ilic,aiiclo-sr os escolliiclos. Para cada valor de L-,O 5 k 5 ?i,se escol11ei.mos n cm b: dos ~ ~ a r k i i t ~ szc sse14 , k 71-k est:olhido erri li. - k (-10s ~iaiílntesesc o piodiitn será igiial a n z (O k 7 1 ) . Isso p«<ie ser feito de rnodus. Eirtão ( 2 : n)'l 6 uma sarna onde há, para cada k t O 1, , . . , L } , parcelas iguais o. nk:eTL+li, islo k ,

< <

ox 1 i - l a1 z o = x + a

(i)

(1)

O termo genérico do desenvolvimento é

+

No termò em x 2 temos 27 - 5k = 2, k = S . O termo em x 2 é


106 Nijmeros Binomiais

Cap.4

Resposta: - 126.

Exemplo 4.7: Determine o termo máximo do desenvolvimento de ( I -t. 113)'~. Solução:

Tk+l

> Tk

O ternio geiiéi-ic.0 do desenvo~vimentoé

(o11seja,

Cap.4

temos

~ ( 1=) Ao

107

+ A1 + AP + + A?&.

Em suma, a soma dos coeficientes de iim polinõmio em z é o valor niimérico do polinõmio liara x = I. A resposta k , portanto

Exemplo 4.9:

cada termo 6 maior cliic: o anterior) se

Números Binomiais

Se

lia

fórmiila do l-iiiliimio fizermos s = n = 1,

obtemos

c~uc!dá uma oiilra prova do Teorema das Linhas. Se na fórmula do binômio fizermos x = 1, n = -1 ol>temos

isto k ,

k ! ( 6 5 - k ) ! 3 k ' (k - 1)!(66 - k)! 3k-1 Assim, (66 - k)!

!

3k

65! rliie 6 resultado importante, usado

isto é, 66 - k > L . 3 - 1, isto é, 1: < 16,s. Logo, Tk+i> Tk para k f (1,2,. . . , 16) c, analogamente, Tk+l < Tk para k f {17,18,. . . ,651. Logo,

65 1 Segue-se, cntão, que o termo máximo 6 ti^ = (li6) 5"65 1 Resposta: (iB)

v.

Principio da Iilclusão- Exclusão.

Exemplo 4.10: Calciile:

Exemplo 4.8: Q i i a l i! a soma dos coeficientes do desenvolvimento de (x3 - 2x2)I5? SoIi~ção: Ora, se

Solução:

i10

Apêndice 1 para provas o O


108 Números Binomiais

Ca p.4

Números Binomiais

109

Exemplo 4.11: Considere o desenvolvimento dc (x i- ordenado do modo usual, isto é, segundo as potências decrescentes de x. Calcule a soma dos termos de ordem par. desse desenvolviment o.

Solução: Temos

Daí e

T2 + T 4 + - "

=

(x

+ a)'"

(x -0)'" 2

I

que é a resposta.

Uma soIução mais sofisticada seria

Exemplo 4.12: No desenvolvimento de (x modo usual, temos

O

+ a)"

ordenado de

e

Derivando obtemos

Dai resulta Multiplicando ambos os membros por x obtemos 'n

c) Fazendo s

-

/

\

1 em b) obtemos

Portanto, para obter Tktla partir de Tk basta aumentar o expoente de n em iima unidade, diminuir o expoente de x em uma unidade e miiltiplicai- o coeficiente de Tk pelo expoente de x em Tc, e dividir o yroduto pelo expoente de n (em Tk)alimentado de um unidade. Isso nos permite obter rapidamente desenvolimentos. Por exemplo,


110 Números Binomiais

Cap.4

Os c-oeficien~esforam obtidos assim:

,

Números Binomiais

3. Determiiic: o termo iiidependente de

Encerramos esta seção observando que na realidade a fórmula do binômio 00

Cap.4

i

é válida ainda que 11. niiio seja um inteiro positivo. Prova- se (veja algum livro de Cálciilo qiie fale sobre a skrie Ginomial) qiie a fórmula acima i! valida para todo x tal que 1x1 > Ia]. Assim, por exemplo,

Determine o coeficiente de x 3

5.

Determine o coeficiente de x28 no desenvolvjmento de

6.

< 1 c todo

ti,

Determine

0

desenvolvimento dc

110

+ qZ0. (52

c,oeficientc de

real.

Exercícios

no desenvolvirnento de

4.

(X

para todo n tal que Inl

.r

111

- 1y.

110

desenvolvimento de

(i - ) 2 ( 1 + x ) ~ ~ .

7. Para que valores de

li.

o desenvolvimento de

1. Determii~eo termo central do desenvolvimento de possui um termo independente de x'? 2.

Detcrmiiie o quinto termo do desenvolvimento de

8. Calcule o termo máximo e o termo mínimo do desenvolvirncnto de (1 -t 1/2)lZ0. 9.

C

a) Stipondo o desenvolvimento ordenado segundo as potências crescei~tesda primeira pai-cela; b) Supoiido-o ordenado segundo as potencias decrescentes da primeira parcela.

Determiile a sonia dos

do desenvolvimento dc

10, C:alciile a soma dos coeficientes dos tcrmos dc ordem par do desei~volvirnentode (2x2 - 3?/)". 11. Qiial i! o maior- dos nítrneros

tr=

10150 P h = 1 0 0 ~ ~ + 9 9 ~ ' ?


112 Números Binomiais

12. Calcule

Cap.4

Números Binomiais

113

e igualando coeficientes adequados, prove mais uma vez a Fórmula

6:~~.

de Euler

14. Determine o coeficiente de x6 no desenvolvimento de

15. Caicule o valor da soma

+ 7777 é divisível por 4.

20.

Prove que 4747

21.

Calcule o valor de:

22.

Calcule o valor das somas

23. Calcule o valor da soma 16. Prove que [(2 [ ]=parte inteira).

+ On] é ímpar para todo n natural

(Obs:

17. A é um conjiinto com n elementos e B é um seu p-subconjunto. a) Quantos são os conjuntos X tais que B C X C A? b) Quantos são os pares ordenados (Y, 2 ) tais que Y C Z C A?

18. Partindo de

e igualando coeficientes adequados, prove mais uma vez a Fórmula de Lagrange:

19. Partindo de

24.

Demonstre por indução a Fórmula do Binômio.

25.

Qual é o termo máximo da sequência de termo geral a,, =

qP?


114 Números Binomiais

Cap.4

4.3. Polinômio de Leibniz

Solução:

Números Binomiais

115

,I

P<idemosobter uma geiler-alixaqão da fórmula do bin6mio.

onde ai,n2,a:j são inteiros não-negativos tais que 0 1 +a2 +arj- 4. Abaixo temos tima tabela dos valores y ossíveis rle cri, n2, rr3 e os coresp ondentes termos do desenvolvimentri.

esteiiderido-se 0 soniatcii.ioa todos tis vaIores j i t~~ i r o 11Ro-negativos s dc?ciil,cr2, . . . , n p i;aisqrrenli c u 2 + . - . + n P = ? i .

Prova:

O terrno genérico c10 prodiitri é obtido escolheiido-se em cada parênteses iini x i e mi.~ltiplicando-st:os escolhidos. Ora, se em dos par~ntescs~scolhcimosxl, em f i z dos parênteses escolhermos 22 etc... olrtriernos :ryl 22' - ( n l ,nl, . . , n, inteiros não-iicgativos c ctl nz -t n p = 1 1 , ) . O termo ~(1'222. . . x OpP apai.er.e tantas vezes rliiantos são os modos de escolhermos nos ?i. pai,iinteses 0 1 deles 11~1-il.pegarmos o z J para fatcli-. nz dentre os que soI>raranlpara pttgw-mos o n;2 (:orno fatos ctc... . .Mas isso pode ser feito de

+ +

motlos. Logo, n::' x?

+

+

+

- . . xgr aparece no desenvolvimento L \

Somando c: reduzindo os termos semelhantes o\>temos vezes.

(n:2

+ sx - 114 =

1


116

Números Binomiais

Números Binomiais 117

Cap.4

Cap.4

i) Um dos n E igual a 2 c os demais são iguais a zero. Obteremos então termos da foram sf (1 5 i 1 n ) . ii) Dois dos n são iguais a 1 e os demais são iguais a zero. Obteremos então termos da. forma 2 x i x J (1 5 i < j 5 n ) . Logo,

Exemplo 4.14: Determine o coeficiente de x 4 no desenvolvimento de (E' - 2 + 2)6.

isto é, o quadrado de um polinômio é igual à soma dos quadrados dos seus termos mais a soma dos duplos produtos dos seus termos. Assim, por exemplo,

Para que o expoente de x seja 4 devemos ter

As soluções são ffl

n2

'33

Termo

O 1 2

4 2 O

2 3 4

602" 480x4 240x4

Exercícios 1.

Determine o coeficiente de 2 1 7 no desenvolvimento de

Somando, o termo em z 4 do desenvolvimento i. 780x4. A resposta é portanto, 780. •

7 20

(1-1-s5+x )

2.

Determine a soma dos coeficientes do desenvolvimento de

Exemplo 4.15: Dediiza u m a fórmula para o cálculo do quadrado de um polinômio.

( x -~ 3~

Solução:

.

+ p2.

3. Quantos termos possui o desenvolvimento de -,

(z1+

+ +

onde ai,as,.. . , a,,são inteiros não-negativos tais que ni a2 a , = 2. I-Iá dois tipos de soluções para a equação acima.

+

4.

22

+ 2 3 + zq)20?

Deduza uma fórrniila para o cálculo do cubo de um polinômio. E


Cap.5

Probabilidade

Probabilidade

119

idênticos. Os experimentos que repetidos sob as mesmas condições pro duzern i-esiiltados gei-almeritediferentes sesão chamados cxperimentos aleato'rios. Fenômenos aleatórios acontecem constante mente em nossaavida ditiiia. São frequentes perguntas tais como: choverá amanhã? Qual será a tempe.i.atura m k i m a no próximo domiiigo? Qual será o iiíimero de ganhadores da Loteria Esportiva? Quantos habitantes tes&o Brasil n o ano 2000?

A Teoria das Probabilidadcs é o ramo da Matemática cluc

A teoria do azar consiste em reduzir todos os acontecimentos do mesmo gênero a um certo número de casos igualmente possíveis, ou seja, tais que estejamos igualmente inseguros sobre sua existência, e em determinar o i~úmerode casos favoráveis ao acontecimento cuja probabilidade é buscada. A razão deste número para o de todos os casos possíveis é a medida dessa probabilidade, a qual é portanto uma fração cujo numerador é o número de casos favoráveis e cujo denominador é o número de todos os casos possíveis. Pierre Simon Laplace Ensaio filosófico sobre as Probabilidades

cria, desenvolve e em geral pesquisa modelos que podem ser utilizados para estudar cxpcrimentos oii fenômenos aleatórios. O modelo matemático utilizado para estudar- iim fenômeno aleatório particular varia em siia complexidade matemática, dependendo do fenômeno estudado. Mas todos esses modelos têm ingredientes básicos comuns. O qiie vamos fazer agora é estudar uma série de fenômenos aleatórios relat ivarnent e simples e int eressantes, e fixar uma série de idéias e noções que são totalmente gerais.

5.2 Espaço Amostra1 e Probabilidades de Laplace Nesta secão vamos tratar de iim caso particular da sitiiaqão geral que sei-a desenvolvida na seção seguinte. Este caso particular é muito importante, e a maior parte dos exemplos e exercícios deste capitulo são relativos a esta seção.

A definiqiio de probabilidade como quoc.icnte do número

5.1 Introdução Uma das aplicações mais importantes dos resultados anteriores é na Teoria das Probabilidades. Diremos que um experimento é determinz'stico quando repetido em condições semelhantes conduz a resultados essencialmente

de "casos favorávejs" sobre o número de "casos possíveis" foi a primeira definição formal de probabilidade, c apareceu pela primeira vez em forma clara na obra Liber de Ludo Aleae de Jerônimo Cardano (1501-1576). A pro habilidade introduzida nesta scção tem, como veremos, várias propriedades. Elas serao tomadas como definição de uma fiinqão de conjunto que também chamaremos probabilidade na seqão seguinte.

Consideremos o seguinte experimento aleatório: jogue um dado e observe o número mostrado na face de cima.


120 Probabilidade

Cap.5

Cap.5

Probabilidade

121

A primeira tarefa consiste em descrever todos os possíveis resultados do experimento e calcular o seu numero. De outra forma: explicatar qual é o conjunto de possáueis resultados do experimento e calcular o número de elementos contidos nele. Este conjunto é chamado Espaço Arnostrai. E fácil descrevê-lo em nosso exemplo: ={1,2,..., 6 #(R)=6.

espaço amos tral 61 eram chamados casos possíweis. Defina então

Os eIementos do espaço amostral são chamados eventos elementares. Os subconjuntos do espaço amostral serão chamados eventos. Por exemplo, o subconjunto

Suponha que os experimentos aleatórios têm as seguintes características:

é o evento que acontece se o número mostrado na face de cima é par.

Passamos agora à segunda etapa: a de calcular a probabilidade de um evento A . Consideremos o caso do evento A = {2,4,6) de nosso exemplo. E claro intuitivamente que se repetimos o experimento um grande número de vezes obteremos um número par em aproximadamente a metade dos casos; ou seja o evento A vai ocorrer mais ou menos a metade das vezes. O que está por trás dessa intuiçiio é o seguinte:

a) os eventos elementares são todos igualmente "prováveis" ; b) o número de elementos de A ( # ( A ) = 3) é justamente a metade dos elementos de (#(a)= 6 ) . Estas considerações motiva a definição de probabilidade de um evento como A , da seguinte forma

#(A) 3 probabilidade deA = -

#(a) 6

-

1

5'

Laplace referia-se aos elementos de A (ou eventos elementares que compõem A ) como os casos favordveis. Os elementos do

probabilidade =

níimero de casos favoráveis

níimero de casos possíveis

'

Vamos então resumir as considerações feitas até agora, que permitem a iitilização desta definição de pr-obabilidade.

a) Há irm i~úmerofinito (digamos ?a) de eventos clementarcs (casos possiveis). A iiniiio de todos os eventos elerrient ares é, o espaço amostral R. b) Os eventos elementares são igualmente provhveis. c) Todo evento A é um união de m eventos elementares onde m 5 n.

Definimos então Probabilidade de A = P ( A ) =

níimero de casos favoráveis níimero de casos possíveis

Conscquências imediatas desla definição são as seguintes propriedades:

<

1) Para todo evento A , O P ( A ) 5 1; 2) P ( R ) = 1; 3) P(4) = O (porque # ( 4 ) = 0); 4) Se A í' B = 4 então P ( A U B ) = P ( A ) -1- P ( B ) .

Exemplo 5.1: TI-&moedas são jogadas simitltai-ieamente. Qual é a probabilidade de obter 2 caras? Qiial é a probabilidade de obter pelo menos 2 caras'?


122 Probabilidade

Cap.5

Probabilidade 123

Cap.5

Solução: Vamos indicar com H , cara e com T coroa. O espaço amostral é então

.

fl = { ( H H H ) , ( H H T ) , ( H T H ) , ( H T T ) ,( T H H ) , ( T H T ) ,( T T H ) ,T T T ) )

Donde:

# (fl) = casos possíveis = 8. Se A indica o evento "obter 2 caras" temos que

Assim # ( A ) = 3 e portanto Flg. 5.1

Se B denota o evento "obter pelo menos duas caras" temos

O número de eventos elementares (casos passíveis) é igual a #{R) = 36. Seja A o conjunto dos pares ( i ,j) tais que i + j = 7. Esses pares estão sombreados na figura 5.1. Temos que #(A) = 6 e portanto

1 Resulta que #(B) = 4 e P(B)= 84 = 7.

O

Exemplo 5.2:

Dois dados são jogados simultaneamente. Calcular a probabilidade de que a soma dos números mostrados nas faces de cima seja 7. Solução: O espaqo amostral S1 consiste de todos os pares (i,j ) onde i e j são inteiros positivos compreendidos entre 1 e 6. A figura 5.1 descreve o espaço amost ral completamente.

Na maior parte dos problemas concretos o Espaq.0 Amostral não é descrito com tanto cuidado. Este é um costume generalizado (e às vezes perigoso). Nos exemplos seguintes não descrcverernos precisamente o Espaqo Amostral, mas o leitor i! aconselhado em todos os casos a defini-lo com precisão. O

Exemplo 5.3: Dois dados são jogados simultaneamente. Calcular a probabilidade de que o máximo seja maior ou igual a 3. Solução: Os pares tais qiie o máximo e menor que 3 são (1,1), (,2), ( 2 1 e , 2 Portanto o níimero daqueies nos quais o máximo é maioi- ou igual a 3 é 32 e probabilidade procurada 32/36 = 819. O


124 Probabilidade

Cap.5

Suponi-iamos que de ? L objetos escolhemos r ao acaso com reposição. Qual é a probabilidade de que nenhum objeto seja escolhido mais de lima vez?

Exemplo 5.4:

Soluçlao: O número de casos possíveis é igual a ?iy. O número de casos favoráveis é igual a 71 (71. - 1)( n - L) ( n - r 1) ( r fatores). A probabilidadc é portanto igual a +

+

+

+

Probabilidade

Cap.5

125

Exemplo 5.5: Para a Copa do Mundo 24 países são divididos em seis grupos, com 4 paiscs cada um. Supondo que a escolha do grupo de cada país é fcita ao acaso, calcular a probabilidade de que dois países determinados A e B se encontrem no mesmo grupo. (Na realidade a escolha não é feita cic forma completamente

aleatória). Solução: Vamos tomar como espaço amostra1 o conjunto de todas as permutações de 24 clcment,os; oii scja o níirnero de casos possíveis é 24! Consideremos o diagrama d a figura 5.2, qiie

Uma aplicação interessante deste resultado é ti seguinte: suponhamos qiie o aniversário de uma pessoiepossa cair com igual probabilidade em qualquer dos dias do ano. Se r pessoas são escolhidas ao acaso, a probabilidadc! de que toda4 façam anos em dias diferentes é dada pela fórmula anterior com ? =i365. A tabela 5.1 dá aproximaç.ões por excesso desta probabilidade, para diferentes valores de r ; por exemplo, para r = 30 a ~ii'obabilidadeé menor do que 0,30. Os rcsultados são bastantes surpreendentes; em um grupo com 35 pessoas, por exemplo, a probabilidade de duas delas tercm nascido no mesmo dia do ano, (aniversários no mesmo dia) é maior do que 80%. Probabilidade 5

r

0,98 0,89 0,75

5 1O 15 20 25 30

Fig. 5.2

representa os 24 times divididos em G griipos. Quantas permutações existem tais que A e B pertencem ao primeiro grupo? A pode ser colocado cm 4 lugares; restam para B três lugares c os times restantes podem ser dispostos em 22! formas diferentes. Portanto o número de permutações com A c B no primeiro grupo é

A probabilidade procurada é portanto

0,59 0,114

0,30 O , 19 0,11 0,03 0,006

35 40 50 60 Tabela

5.1

5.3 Espaços de Probabilidade 1 Vamos inti.ot1uzir agora a noqão geral de probabilidade e provar várias propriedades qiie são c.onseíliiências mais oii menos imediata da definição.


126 Probabilidade

Cap.5

Definição 5.1:

Seja iim espaço amostra1 (conjunto). U m a função P definida para todos os subconjuntos de R (chamados eventos) é chamada uma probabilidade se

<

1) O 5 P ( A ) 1, para todo evento A C S1; 2) ~ ( $ = 1 o, ~ ( a= )1; 3 ) Se A e B são eventos disjuntos (também chamados mutuamente exclusivos) P ( A U 3 )= P ( A ) P ( B ) .

Probabilidade

Dcrnonstração: Sabemos que

definindo

P ( A ~=) 1 - P ( A ) . O

Um resultado mais geral está contido n a seguinte

cB

Proposição 5.2:

Se A

Demonstração:

Como B = A U ( B - A ) , temos

então P ( A ) = P ( R ) - P ( B - A )

P ( R ) = P ( A u ( B - A ) ) = P ( A )+ P ( B - A ) , e portanto P ( A ) = P ( B ) - P ( B

Corolário: Se A Em geral, sejam fi um conjunto com n elementos,

I

Portanto

+

A probabilidade que usamos até agora e que continuaremos usando na maior parte deste trabalho é a que se obtém definido P ( A ) como o quociente do iiiimero de elementos contidos em A (casos favoráveis) pelo número de elementos de fl (casos possíveis). Existem muitas probabilidadks (ou seja, funções com as propriedades 1, 2 e 3 da definição 5.1) que não são desta forma particular. Um exemplo simples se obtém tomando fl = {O, 1) e

C

-

A).

+ + +

O

B então P ( A ) 5 P ( B ) .

Demonstração: Como P ( A ) = P ( B )- P ( B - A ) e P ( B - A ) O (porque P é uma probabilidade) resulta que P ( A ) 5 P ( B ) . Proposição 5.3: P ( A U B ) = P ( A )

e p i , p 2 , . . . ,p,, n níimeros não-negativos e tais que p l p2 - - . p,, = 1; Definamos P ( { w i ) ) = p,, i = 1,2, . . . , n e , em geral, para A C I), P ( A ) =soma dos P ( ( w i ) ) =soma dos pi com wi E A (ou seja P ( A ) é a soma das probabilidades dos elementos pertencentes a A ) . A fiinção P assim obtida é uma probabilidade sobre ri. Em geral cla é diferente da probabilidade de Laplacc) introduzida na seção 5.2. Se p l = p2 = . . = p , = l / n obtemos a probabilidade dc Laplace como caso particular.

127

Demonstração:

> O

+ P ( B ) - P ( A n B).

Temos que

P ( A ) = P ( A - B ) + P ( A n B),

P(B) = P(B -A)

+P ( AnB).

Somando:

+

Várias conseqüências simples e úteis d&definição de probabilidade estão contidas nas seguintes proposições.

'

Proposição 5.1:

P ( A c ) =- 1 - P ( A ) .

P(A)

+ P ( 3 ) = P ( A - B ) + P ( B - A ) + P ( A í l R ) + P ( A í l B). Portanto


128

Probabilidade

Cap.5

Com as mesmas tecnicas usadas pai-a descrever e provas O Princípio da 1nr.liisão-Exc:liis#(i pode-se estabelecer uma fórmula para P ( A -L U A 2 U A,) onde A 1, A 2 , . . . , A,, são ?i. eventos. Como, silvo madificaqõcs evidentes, ;t demoristi.aç.ão 6 a mesma, enunciamos o resiiltado scm apresentar iima prova.

Cap.5

Probabilidade 129

observando neste r.xpcrimcnto 6 o niimero de caras, podcriamos tomar como espaço amostral o c,onjunto f12 = {O: 1 , 2 ) correspondente a observar O cai-as, 1 cara! ou 2 caras. I3 como definimos P2? Se qiieremos iim modelo que "represente" o fenômerio rcal (no sentido tle qiie as frcqiiiincias relativas "aproximcm" as probabilidades do modelo) deveríamos definir Pz da seguinte forma

Proposição 5.4:

As propriedades provadas nas proposições anteriores são válidas pai-a cliialqiier- ~iiobabilidade;ou seja! para cliialqi~erfiinção de coiljiintos satisfazcndo as c,ondições da dcfiniqão 5.1. Note-se que sobre o o r n e s m oespaço amostrak (1 é posshel definzr muitas probabilidades diferentes. Um fenomeno aleatório é representado matema.ticnrrien,le por um par de o bjetos: o espaço amostral fl (ou conjunto dc eventos elemeiltares) E! lima pro ba.bilidade P definida sobrt: os sii1ic:onjiintos (eventos) de fk. O liar (a,P) é chamado Espaço d e Proba bilidndes. Ii-iti-odiizinios a ~ioqãode Espaqo Amostra1 como um objcto iinivocamentc dctcrminado por iim dado fcnômeno aleatói-ici. Isso não é estritamente certo, c,orrio ~iodemosver pclo seguinte exemplo simplcs: jogucmos uma moeda duas vezes c: observemos o níimero dc caras obtidas. IC.epresentc?mos como ariteriormente cara e coroa com as letras H c T. Podcmos tomar como espaqo amost.ra1

como Pl a ~ii.oliabilidatIecliie faz todos os eventos elementares (pontos de rll) igiialmcntc prováveis. Mas, como o que estarnos

e

Temos então dois espaqos de pioliakilidades (111, P 1 ) e (R2, P2) qiie representam o mesmo fenômeno aleatório. Existe algum motiva qtw determine a preferencia de um moclelo solrire um outr-o? A resposta é afirmativa: um modelo cm que os eventos elementares sejam igiialmeiite prováveis i! mais conveniente porque facilita geralmcnt,~os cáiciilos dc quase todas as probabilidades. As técnicas desenvolvidas nos C:apitulos 2 e 3 podem scr utilizadas com proveito. Nos exemplos seguintes as propriedades das probabilidades serão iisadas na maior- parte dos casos sem referência específica. A prohahilidade sei$ qiiase sempre a introduzida na seqão 5.2.

Exemplo 5.6:

Uma rec,epcionista recebeu ? L chapéus, mas estes ficaram totalmente misturados. Deeidiii, então devolvê-los a esmo. Calcular a probabiliclade cie que nenhiim homem r.ec,ebao seu. (E interessante tentar adivinhar o comportamento dessa probabilidade qiiando n i! gr-andc, antcs de efet iiar o cálculo.) Solução: O niimero de casos possíveis iiigual ao das perniiitaç.ões de ?i, elementos, que é 1 1 ! . O i~íimerodc casos favoraveis 6 igiial ao dos permutaqões caóticas de um coiijiinto con1 ?a elementos. Este niimero foi cal<:iiladono. seção 3.2 e é igual a


130 Probabilidade

A demonstração desta desigualdade e feita no Apêndice 3.

A probabilidade buscada 6 igual ao quociente destes números; é portanto igual a

i

Esta probabilidade se estabiliza rapidamente qiiando n aumenta; para 11 4 a varia+ é menor que 0,Ol. (O limite desta expressão qiiando n + oo i: e-' N 0,37.)

>

Exemplo 5.7: 1Jma loteria tem N números e só .um prêmio. Um jogador compra n bilhetes em lima extração. Outro compra só um bilhete %emn exti+açõesdiferentes. (Ambos os jogadores apostam porthnto a mesma importância). Qual deles tem maior probabilidade de ganhar o prêmio? Solução: Se todo o dinheiro é jogado numa única vez a probabilidade de ganhar é n / N . Para calcular a outra probabilidade procedemos da seguinte maneira. Vamos calcular primeiro a probabilidade de não ganhar. O número de casos possivcis é igiial a Nn. Os casos favoráveis (neste caso não ganhar) são ( N - 1)". Portanto a probabilidade de não ganhar i! igual a

Probabilidade 131

Cap.5

Cap.5

É interessante observar a conclusão deste resultado: jogar

d e urna só vez é melhor d o que ir jogando aos poucos. Em outras palavras, o jogo "frio" é melhor (porém, em geral, parece provocar menos "satisfação" , porque joga-se menos tempo). Esta conclusão é válida em geral para quase todos os jogos de azar. I7

Exemplo 5.8: Seis bolas diferentcs são colocadas em três umas diferentes. Qual é a probabilidade de ciiie. todas as urnas estejam ocupadas? Soluçio: A escolha da urna em que cada uma das 6 bolas é colocada pode ser feita de 3 modos diferentes. Logo, pelo Princípio da Multiplicação, o níimero de casos possíveis é

Para contar os casos favoráveis sejam A i o conjunto de distribuições de bolas pelas ui-nzts que deixam vazia a primeira urna, A2 o conjunto das distribuições que deixam vazia a segunda urna e A3 das distribuições que deixam vazia a terceira. Temos agora:

e a de ganhar

Temos que comparar agora n / N e 1- (1- / N ) ". Afirmamos a ue

ou equivalentement e,

Portanto, pelo Princípio de Inclusão-Exclusão,

4

tudo

I I


132

Probabilidade

Cap.5

Assim, a probabilidade procurada é

Probabilidade

133

o espaço amostral que consiste dos qilatro possíveis resullados do

experimento: u11 c.orrcsponde a quc A w2 corresponde a que

Exemplo 5.9: Um número entre 1 e 300 é escolhido aleatoriamcntc. Calcular a probabilidadc dc! q i i e ele seja divisível por 3 ou por 5.

ganhe o torncio;

R ganhe o torneio;

w~ c.ori.esponde a que C ganhe o torneio; wd

Solução: Scjam A e E os eventos ciiic acontecem se o número escolhido for divisivel por 3 c por 5 i-espectivamente. Temos que calcular P ( A U B). Os números entre 1 e 300 divisíveis pai' 3 são 100; ou Aivisíveis por 5 são 300/5 = 60, e os divisiveis por 3 e 5 simultaneamente são 300115 = 20.

corresponde a qiic D ganhe o torncio.

Seja p = P ( w 4 ) . Temos

Tcmos y ortanto

Como a soma das probabilidades têm qiie ser igual a 1, resulta que p . t 3 p 6 p 18p = 1,

+ +

ou seja 28p = 1, cle onde p =

1 z.

Portanto Assim,

Excrriplo 5.10: TJm torneio é disputado por 4 times A , B, C e D. É 3 vezes mais provável que A vença do que B , 2 vezes mais pi.ováve1 que B vença%o q i i e C e é 3 vezes mais provável qiie C vença do cliie D . Qiiais as ~irobaliilidadesde ganhar para cada um dos times?

Exemplo 5.11: Seja P iima probabilidade sobre os everitos (subconjiintos) de um espaço amostral R. Sejam A e B eventos tais 4 cliie P ( A ) = 52 e P ( B ) = 9. Provc que:

%<

C)

Y

Soluçãor

Vamos indicar c.om

>

a ) P ( A u B ) $; b) P ( A n B C )5

i;;

5 P ( A n B ) < i.

Solução: a)

P ( A u 8 )2 P ( A ) = $:


Probabilidade

134 Probabilidade

Cap.5

b)

3. Uma c.idade tem 30000 habitantes e très jornais A , B e C. Uma pesquisa de opinião revela que:

135

12000 lêem A ; 8 000 lêem E ; 7000 leem A e B; 6 000 lêem C ; 4500 lêem A e C; 1000 lêem L3 e C; 500 lêem A , B e C . Qual 4 a probabilidade de que um habitante leia: a) pelo menos um joi-nal; b) só um jornal.

Exercícios 1. Uma caixa contém 20 peças em boas condiqões e 15 em más condições. Ilma amostra de 10 peças é extraída. Calcular a probabilidade de que ao menos lima peça na amostra seja defeituosa. 2 . (Pôquer com dados) Cinco dados são jogados simiiltaneamente e os resultados sito classif cados em:

Ai

todos diferentes; um par; dois pares; três iguais; A5 = fiill (três iguais e dois iguais); A6 7 quatro iguais (pôquer); A7 = 'cinco iguais; A8 = uma sequência. = A2 = A3 = A4 =

Calcular as probabilidades de A i i = 1,2,. . . ,8.

4, Os algarismos 1,2,3,4,5 são escritos em 5 cartões diferentes. Este cartões sito escolhidos (sem reposição) aleatoriamente e os algarismos que vão aparecendo são escritos da esquerda para a direita, formando um níimero de cinco algarismos. a) Calciilar a probabilidade de que o níimero escrito seja par. b) Se a escolha fosse c.om reposiqão qual seria a probabilidade?

5. Colocam-se aleatoriamente b bolas em b urnas. Calcular a probabilidade de que exat amente uma urna seja deixada desocupada.

6 , Dez pessoas são separadas em dois grupos de 5 pessoas cada um. Qual 6 a probabilidade de clue duas pessoas determinadas A e B façam parte do mesmo gi-iipo?

7, 5 homens e 5 mulheres compram 10 cadeiras consecutivas na mesma fila de um teatro. Supondo qiie se sentararri aleatoriamente nas 10 cadeiras, calcular: a) A probabilidade de qile homens e niiilheies se sentem em cadeiras alternadas; b) A probabilidade de qiie as rxiiilheres se sentem juntas.


136 Probabilidade

Cap.5

Probabilidade 137

Cap.5

8. IJrri rií~meroentre 1 e 200 í:escolhido aleatoriamente. Calculara probabilidade de que seja divisível por 5 oii por 7.

9,. Uma moeda foi cunhada de tal forma que i. 4 vezes mais ~irováveldar cara do que coroa. Calciilar as probabilidade de cara e coroa. 10. Aos números inteiros entrc 1 e são designadas prohabilidades proporcionais aos scus valores. Calciilar P ( i ) para 1 5 i 5 n,.

11. Três dados são jogados simultaneamente. Calcular aprobabilidade de obter 12 c.omo sorna dos resultados dos três dados.

12. Dois dados são jogados simultaneamente. Calcular a probaliilidade de obter 7 como soma dos i.esultados. 13. Consideremos lima iirna c.ontenclo ? L bolas, das qiiais 71 1 2 1 são brancas c r t 2 1 são pretas com ?a = 7 ~ 1 71.2. Escolhe-se, ao acaso, uma amoslra de r bulas, com r 5 1 1 1 e r 5 rc2. Qual a probabilidade de quc exatamente k das bolas nessa amostra sejam brancas, sc O 5 k 5 r .

>

+

14. TJma nioeda cquililracla (probabildade de cara = protiabilidade de c,oroa = 1/2) 6 jogada ri. vezes. Calcular- a probabilidade dc obter-se exatamente k caras, O 5 k 5 ?i.

15. Sejam A e H eventos tais cjuc

16. Urna urna contém 4 bolas brancas, 4 bolas pi-etas e 4 bolas vermelhas. Sacam-se 6 bolas dessa iirna. Determine a probabilidade de serem sacadas 2 bolas de cada cor: a) supondo a extração com reposição; b) siipondo a extração sem reposição.

17. No jogo da Sena são sorteadas 6 dezenas distintas entre as dezenas 01 -02. - 50. O apostador. escolhe 6 dessas 50 dezenas e é premiado se são sorteadas 4 (quadra), 5 (quina), 6 (Sena Principal) das dezenas por ele escolhidas ou se as dezenas sorteadas são escolhidas aumentadas (Sena Anterior) ou diminuídas (Sena Posterior) de uma unidade (50 1 = 01,Ol - 1 = 50). Determine a probabiiidade de um apostador fazer:

+

a) uma quadra; b) uma quina; c) a Senã Principal; d) a Sena Anterior ou a Posterior.

18. No jogo da Loto sso sortcadas 5 dezenas distintas entre as dezenas 01 - 02 - 99 - 00. O tipostador escolhe 6,7,8,9 ou 10 dezenas e é premiado se são sorteadas 3 (terno), 4 (quadra) ou 5 (quina) das dezenas escolhidas. Determine a probabilidade de um apostador que escolheu 10 dezenas fazer: a} um terno; b) uma quadra; c) a quina.

'

a) P ( A U B ) ; b) P ( A C ) ; C) P ( B C ) ; d) P ( A n W); e ) P ( A c n B);

f ) p ( A Cn B ~ ) ;

19. N a Loteria Esportiva há 13 jogos e o apostador. deve indicar em cada iim delcs a vitória do time 1, a vitória do time 2 oii o empate. Um jogador é premiado: a) com 10 pontos, sc acerta os resultados dos 10 primeiros jogos e erra os dos 3 últimos; b) com 11 pontos, se acerta os resultados dos 10 primeiros jogos e acerta apenas um dos resultados dos 3 íiltimos;


138 Probabilidade

Cap.5

c) com 12 pontos, se acerta os resiiltados dos 10 primeiros jogos e acerta apenas dois dos resultados dos 3 últimos; d) com 13 pontos, se acerta os resultados dos 13 jogos.

Supondo que em cada jogo os resiiltados possíveis tenham probabilidade iguais, determine a probabilidade de um apostador ser premiado:

,

a) b) c) d)

com com com com

10 pontos; 11 pontos; 12 pontos; 13 pontos.

Colocam-se ao acaso n botões em um tabuleiro n x n , não sendo permitido haver dois botões em uma mesma casa. Qual é a probabilidade de não haver dois botões nem na mesma linha nem na mesma coluna?

+

26. Um polígono regular de 2n 1 lados está inscrito em um circulo. Escolhem-se 3 dos seus vértices, formando-se um triângulo. Qual é a probabilidade do centro do circulo se interior ao triangulo?

27. Nos cartões da Sena, as dezenas são apresentadas em um quadro com 5 linhas e 10 colunas. Determine a probabilidade das 6 dezenas sorteadas:

a) pertencerem à, mesma linha; b) pertencerem a apenas duas linhas, 5 numa linha e 1 na outra; c) idem, 4 numa linha e 2 na outra; d) idem, 3 numa linha e 3 na outra; e) pertencerem a apenas très linhas, duas em cada; f ) pertencerem a linhas diferentes.

21. Há 8 carros estacionados em 12 vagas em fila.

Cinco horriens e cinco miilheres sentam-se aleatoriamente em dez cadeiras em círculo. Calcule: 22.

a) A psoba1)ildade de os homens c as mulheres se sentarem em Iiigares alternados. b} A probabilidade das mulhel-es se sentarem juntas.

139

25.

20. Escolhem-se ao acaso duas peqas de um dominó. Qual é a probabildadc delas possuirem um número comum?

a) Qual C a probabilidade das vagas vazias serem consecutivas? I>) Qual é a probabilidade de náo haver duas vagas vazias conseciitivas?

Probabilidade

Cap.5

28. Tem-se n urnas. Bolas são colocadas ao acaso nas urnas, uma de cada vez, até que alguma urna receba duas bolas. Qual é a probabilidade de colocarmos exatamente p bolas nas urnas?

Um carro estaciona entre n outros em fila e não numa ponta. Quando o dono retorna ainda estão estacionados m dos n carros. Qual é a probabilidade das duas vagas adjacentes ao seu carro 29.

estarem vazias? 30. Se n homens, entre os quais João e Pedro, são postos ao acaso em uma fila, qual é a probabilidade de haver exatamente m pessoas entre João e Pedro?

Uma caixa contém 2n sorvetes, n de côco e n de chocolate. Em um grupo de 2n pessoas, a (a c n ) pessoas preferem coco e I> (I> < ? L ) pessoas preferem chocolate. As demais não têm preferência. Os sorvetes são distribiiídos ao acaso. Qual é a probabilidacle de todas as 1ireferênc.ias serem respeitadas?

31. Em um grupo de 10 pessoas, quatro são sorteadas para ganhar um prêmio. Qual é a probabilidade de uma particular pessoa ser sorteada?

Em um armário há 71 pares de sapatos. Retiram-se ao acaso p pes de sapatos desse armário. Qual a probabilidade de haver entre esses pks exatamente k pares de sapatos?

32. Doze pessoas são divididas em três grupos de 4. Qual é a probabilidade de duas determinadas pessoas ficarem no mesmo grupo?

23.

24,


140 Probabilidade

Cap.5

33. Em iim roda são colocadas, ao acaso, n pessoas. Qual é a probabilidade de duas determinadas dessas pessoas ficarem juntas? 34. João e Pedro lanç.am, cada um, um dado não-tendencioso. Qual é a probabilidade do result,ado de João ser maior ou igual ao resultado de Pedro?

Cap.5

Probabilidade

141

informe que o resultado do mesmo é um número par, isto é, que A ocorreu. Nossa opinião sobre a ocorrência de B se modifica com esta informação, já que, então, somente poderá ter ocorrido B se o resultado do experimento tiver. sido 2. Esta opinião é quantificada com a introdução de uma "probabilidade a posteriori" ou, como vamos chamá-la doravante, probabilidade condicional de B dado A , definida por

35. Qual é a probabilidade de lima permutação dos números (1,2, . . . , 10) ter exatamente 5 elementos no seu lugar primitivo?

4,

5,

36. P I A ) = P(B) = P(C) = P ( B C ) = O. Calcule:

2,

"

i, P ( A ~ I B=) i, P ( A ~ C=)

Definição 5.2: DadosdoiseventosA e U , aprobabilidade condicional de B dado A é o níimero P ( A nB ) / P ( A ). Representaremos este número pelo símbolo P ( B / A ) . Temos então simbolicamente

a) P ( A u B u C); b) P [ A - (3 U C)]; C ) P ( A n ( B ü C)]; d) P(L(A n B )u c11

37. P ( A ) = P(B nC)=

4,P ( B ) 4,P ( 6 ) =

=

Introduzimos em geral a seguinte

Q, P ( A ~ B =) 61 , p ( A n C ) =

A,P ( A ri B n C ) A.Determine a probabilidade =

de ocorrência de: a) Exatamente um dos eventos A , B , C; b) Exatamente dois dos eventos A , B ,C; c) Pelo menos dois desses eventos; d) No máximo dois desses eventos; e) No máximo um desses eventos.

5 -4. Probabilidades Condicionais Consideremos o experimento que consiste em jogar um dado nãoviciado. Sejam 0 = { I , 2,. . . , 6 } , A = { 2 , 4 , 6 ) e B = { I , 24). Temos que P ( B ) # ( B ) / # ( n ) = 316 = 1/2. Esta é a probabilidade de B a práori, quer dizer, antes que o experimento se realize. Siiponhamos que, uma vez realizado o experimento, alguém nos

Note-se que este niimero só está definido quando P ( A ) > 0.

A equação (5.1) C também escrita como

Se P ( B ) > O temos também

Antes de passar aos exemplos indicaremos algumas propriedades básicas da noção de probabilidade condicional.

Proposição 5.5:

Seja A tal que P ( A ) > O. Então

P ( f i / A ) = I, O5 P ( B / A ) < I. b) P ( ( R u c ) / A ) = P ( B / A ) P ( c / A ) , se B n C = 4 . OU seja, fixado A a proba bjljdade coridicional é oii tra pro habilidade sobre o espaço arnostral R. a) P ( 4 / A ) = O ,

+


Probabilidade

Cap.5

142 Probabilidade

143

Demonstração: Esboço da Demonstração: Para dois conjiintos A I e A2 a fbrrn~ilaé válida proque. coincide com (5.2). Verifiquemos a fórmula para três conjuntos ( 7 1 = 3) A I , A 2 e As. Temos Como O

5 P ( A n B ) < P ( A ) temos que é 0 resultado desejado. No caso geral o raciocínio é semelhante e usa o Principio de Indução Completa.

isto é,

Exemplo 5.12: Um grupo dc pessoas es t,á classficado da seguinte forma:

fala inglês -

P ( ( 3 n A) u (C n A ) ) P(A)

+

- P(BnA) P(CnA) P(A) P(A) = P(B/A) P(c/A).

+

homens mulheres

Se

35 33

fala francês 47 52

Escolhe-se lima pessoa ao acaso. Sabendo-se que esta pessoa fala francês, qual é a probabilidade de que seja homem?

Solução:

Proposição 5.6: (Teorema do produto)

92 101

fala alemão

Seja A o cvento que ocorre se a pessoa escolhida fala francès e B se a pessoa escolhida é homem. Temos

P ( A i n A 2 n . . . n ~ , )# O, então e portanto


Probabilidade 145

144 Probabilidade

Cap.5

Note-se que

Pelo Teorema do Produto:

Isto sempre acontecerá se, na probabilidade considerada, todos os pontos do espaço amostra1 são igualmente prováveis. O

Note que, ainda pelo Teorema do Produto, poderíamos ter escrito: P ( F í l C )= P ( C ) . P ( F / C ) .

Exemplo 5.13: Numa prova h&7 perguntas do tipo verdadeirofalso. Calcular a probabilidade de acertarmos todas as 7 se:

No entanto, as probabilidades que ocorrem no lado direito da igualdade não estão explícitas no enunciado.

a) escolhcrrnos aleatoriamente as 7 respostas, b) escolhermos aleatoriamente as respostas mas sabendo que há mais respostas "vcrdadeiro" do que "falso".

Solução: a) Há 27 = 128 possibilidades e portanto P [acertas os 7 testes] = 1 128 '

b) Seja A o conjunto de todos OS pontos com mais respostas "V" do que "F". Temos que

b) Qual a probabilidade do pênalti ser convertido?

Solução: Note que, do enunciado, apenas sabemos as probabilidades condicionais do pênalti ser convertido, dado que o batedor seja do Flamengo ou pertença a um outro clube. Para fazer uso dessas pro babiiidades condicionais, decompomos o evento C : "o pênalti é convertido" na união de dois eventos disjuntos: "o cobrador é do Flamengo e o pènalti é convertido" e "o cobrador não é do Flamengo e o pênalti é convertido". Isto é:

c = ( F n c ) u (Fnc). Logo P(C)= P(F

e portanto a probabilidade buscada é igual a 1/64.

Exemplo 5.14: Sabe-se que 80% dos pênaltis marcados a favor do Brasil são cobrados por jogadores do Flamengo. A probabilidade dc um pênalti ser convertido é de 40% se o cobrador for do Flarnengo e de 70% em caso contrário. Um pênalti a favor do Brasil acabou de ser marcado: a) Qual a probabilidade do pênalti ser colirado por um jogador do Flamengo e ser convertido?

Cada uma das probabilidade do lado direito pode ser calculada com auxilio do Teorema do Produto.

P ( F n C) = P ( F ) - P ( C / F ) = 0 , 8 x 0 , 4 = 0,32;

p ( F n c )= P ( F )- P ( c / F ) = 0 , 2 x Logo,

P ( C ) = O , 32

O, 7 = 0,14.

+ 0, 14 = O, 46.

Uma forma prática de resolver problemas como este é recorrer a diagrama d e Qrvore. Tais diagramas são úteis sempre que o

Solução:

A probabilidade desejada 6:

experimento aIeatório possua diversos estágios.

P ("cobrador é do Flamengo" e "pènalti é convertido)') = P ( ~ f l C } . L

nc) + ~ ( F n c ) .

Y

F

/

\

Y

C

/

O diagrama apropriado para o problema em questão é dado na figura 5.3.


146 Probabilidade

Probabilidade

Cap.5

Para calculá-la recorremos h definição de probabilidade codicional e ao diagrama de árvore introduzido no item (b).

r--'---------A'---------------------,

'

Converte (C)

Não Converte (C)

--+

j

Não do Barnengo

\

r-----------------------------------.

~ ã Converte o

I__________________-----------------

(€1

147

j

0.2 Fig. 5.3

NGo do F1aTgO

Os níimeros em cada ramo representam as probabilidades condicionais do evento associado ao final do ramo, dado a sequência de eventos que nos conduziu ao início do ramo.

A decomposição do evento "pènalti é convertido" em even-

Converte (C)

\\

0.3

~ ã Converte o (C)

Fig. 5.4

Temos

tos disjuntos é feita, no diagrama, tomando-se todos os caminhos sobre a árvore que levam a este evento. A probabilidade correspondente a cada caminho é calculada usando o Teorema do Produto.

Desta forma, temos novamente:

(siga o caminho correspondente na árvore);

P@) = 0 , 8 x 0 , 6 + 0 , 2 x 0 , 3 = 0 , 5 4 (siga os caminhos na árvore que levam a "não verte"); c)

Um pênalti foi marcado a favor do Brasil e acabou de ser desperdiçado. Qual é a probabilidade de que o cobrador tenha sido iim jogador do Flamengo?

Solução: A probabilidade pedida é uma probabilidade condi) não é explicitamentc dada no enunciado. cional ( P ( F / C )qtie

(Observe que o fato de o pênalti ter sido desperdiçado fez com que a probabilidade "a posteriori" do batedor ser do Flamengo (0,89) fosse maior do que a probabilidade "a priori" do jogador escolhido ser do Flamengo (0,8).). O


148 Probabilidade

Cap.5

Exemplo 5.15: Consideremos dois dados: um deles equilibrado = P ( ( 6 ) ) = 1/61 e outro viciado com (P((1)) = P ( ( 2 ) ) = P((1)) = 1/2 c ~ ( ( 2 ) ) = - . . = P ( ( 6 ) ) = 1/10. Escolhe-se um .dos dados ao acaso e se efetuarn dois lançamentos, obtendo-se dois uns. QuaI a probabilidade condicional de que o dado escolhido

Probabilidade

Cap.5

149

de que o carteiro a entregue é de 9/10. Dado que Verõnica não recebeu a carta, qual é a probabilidade condicional de que Marina não a tenha escrito?

Solução:

Entrega

tenha sido o viciado?

Solução:

9y

Não perde /

Escreve

/

/

Dois uns

\

2/10

~ ã escreve o Fig. 5.6

Fig. 5.5

Temos

P (não escreve lnão recebe) 1 1 P[observar dois iins] = - . 2 4

+ -21

+

1 36

-=

5 -

36'

1 1 1 P[dado viciado e dois uns] = - . - = 2 4 8'

A probabilidade buscada é então igual a

= -

P (não escreve) P (não recebe) 2/10

-

25 -

2 _ + & ' _ + 8 9 '-_ 44' 10 10 10 10 10 10

O

Os três últimos exemplos poderiam também ter sido resolvidos utilizando os dois resultados gerais a seguir.

Proposição 5.7: (Teorema da Probabilidade Total) Se B é um evento contido numa união de eventos disjuntos

Exempo 5.16: Marina quer enviar uma carta a Verõnica. A probabilidade de que Marina escreva a carta é de 8/10. A probabilidade de que o correio não a perca é de 9/10. A probabilidade

P ( A 1 ) > O, P ( A 2 ) > O , .

. . , P ( A , ) > O,


150 Probabilidade

Cap.5

então

Probabilidade

151

Demonstração: Temos que

+- .+P ( A , ) P ( B / A , ) .

p(B) = P ( A I } P ( B / A+ ~P ) (A~)P(BIA~)

P(Ai/B)1

P ( B n Ai) P(B)

A figura 5.7 ilustra a situação do teorema. Usando a identidade obtida na proposição anterior obtemos O a fórmula pedida.

Exemplo 5.17: Durante o mês de agosto a probabilidade de chuva em um dia determinado é de 4/10. O Fluminense ganha um jogo em iim dia com chuva com probabilidade 6/10 e em um dia sem chuva com probabilidade de 4/10. Sabendo-se que o Fluminense ganhou um jogo naquele dia de agosto, qual a probabilidade nesse dia?

de que

Solução:

-

Demonstração: Temos que

Utilizando o Teorema de Bayes temos

P[choveu]P[ganhou/choYeu] Plchoveu ] P[ganhou/chow~i]+P[não choveu]P[ganhoii/não choveu]

Então,

Exemplo 5.18:

Proposição 5.8: (Teorema de Bayes) Nas condições da pr* posições anterior, se P ( B) > 0, então, para i, i = 1,2, . . . , n ,

Num exame há 3 respostas para cadapergunta e apenas uma de.las 6 certa. Portanto, para cada pergunta, um aluno tem probabilidade 1/3 de escolher a resposta certa se ele está adivinhando e 1 se sabe a respost,a. Um estudante sabe 30% das resposta do exame. Se cle deu a resposta correta para uma das perguntas, qual é a probabilidade de que a adivinhou? Solução:

Utilizando o Teorema de Bayes temos

P[adivinhou/resposta correta] =

0, 70 x 31 h

7 -

0 , 7 0 x $ i - 0 , 3 0 ~ 1 16'


152

Probabilidade

Cap.5

A árvore corespondente é dada na figura 5.8.

Sabe

1

- Resposta cometa

Probabilidade

Cap.5

153

(que é válida mesmo que se tenha P ( A ) = O). Esta última identidade é tomada como definição da independência de dois eventos. Temos então

Definição 5.3:

Dois eventos A e B são chamados independentes

se

P ( A n B ) = P ( A ) .P ( B ) .

0,30/

/

\

0,70

'7

,' Resposta correta

Adivinhou

Uma conseqüência imediata desta definição é que o vazio C$ e o espaço amostra1 fl são independentes de qualqiier outro evento, porque, se A é um evento, então:

Resposta errada

Introduzimos finalmente a noção de independência de eventos. A definição que se encontra mais abaixo capta a idéia intuitiva da não influência de um evento A sobre a ocorrência ou não de outro evento B. De outra forma: a ocorrência de A não melhora nossa posição para "predizer" a ocorrência de B. Esta idéia é formalizada dizendo que a probabilidade condicional de B dado A é igual a probabilidade de B . Em símbolos

Exemplo 5.19: Treze cartas são escolhidas de um baralho comum de 52 cartas. Seja A o evento "o ás dc copas está entre as 13 cartas" e B o evento "as 13 cartas são do mesmo naipe". Provar que A e B são independentes. So Eução:

P ( B / A ) = P ( B ) ( P ( A ) > O).

Esta identidade é equivalente a Portanto P ( A n B ) = P ( A )P ( B ) ou seja A e B são evcntos indcO pendentes.

Isto é:

A extensão da noção de independência para n eventos A i , A 2 , . . . I A , é feita naturalmente pensando no Teorcma do Produto. Dizemos que eles são independentes se para toda est:olha de


154 Probabilidade

Cap.5

um níimero arbitrário deles, a probabilidade da interseção é igual ao produto das probabilidades. Formalmente: A i , A 2 , . . . , A , são independentes se V k , e , i k , tem-se

Probabilidade

Cap.5

155

Sejam

Definição 5.4: ' V i l , i z , .. .

três eventos correspondentes à primeira coluna, k segunda linha e à diagonal, respectivamente.

Resulta que

Nota: Para provar que 2 eventos são independentes só devemos vcrificar uma identidade. Para provar que 3 eventos são independentes temos qiie verificar 4 identidades. Em geral, para provar que .ri. eventos são independentes, é necessário verificar 2'' - n - 1 identidades (2n - ?t - 1 é igual ao número de subconjuntso com 2 ou mais elementos contidos num conjunto de n elementos). Não é suficiente vcrificar todas as identidades tomando os suhconj untos de a dois elementos, como o seguinte exemplo mostra. Seja St o espaço amostra1 apresentado na figura 5.9 com 4 pontos w i , w2,ui3 e wd,e P a pr-ohabilidade que associa a cada ponto o valor- 1/4.

Ou seja, tomados dois a dois os eventos são independentes. Mas os três simultaneamente não são independentes porque

Exemplo 5.20: Um jogador deve enfrentar, em um torneio, dois outros A e B. Os resultadas dos jogos são independentes e as probabilidades dele ganhar de A e de B são 1/3 e 2/3 respectivamente. O jogador vencerá o torneio se ganhar dois jogos consecutivos, de um série de 3. Que série de jogos é mais favorável para o jogador: A B A ou BAB? Solução: A probabilidade do jogador vencer se escolher a primeira série A B A é (ganha de A , ganha de B ou perde para A , ganha de 3 e ganha de A )

A probabilidade do jogador vencer se escolher a segunda série BAR é

Fig. 5.9

Ou seja, a primeira série é mais favorável. Este resultado pode parecer surpreendente, pois A , o adversário mais difícil, comparece


156 Probabilidade

Cap.5

Probabilidade

157

duas vezes na primeira série. O que acontece intuitivamente é que o jogo com A na segunda série é decisivo. Na primeira série, o jogador tem duas chances para derrotar A . O '

Exemplo 5.21: A probabilidade de fechamento de cada relé do rjrcuito apresentado na figura 5.10 é igual a p , O < p < 1.

Flg. 5.10

No calculo utilizamos a fórmula para calcular a probabilidade da união de 4 eventos não disjuntos e o fato dos eventos

serem independentes.

Se todos os relés funcionam independentemente, qual é a probabilidade de que haja corrente circulando entre os terminais AeB?

Solução: Seja A i o evento que ocorre se o relé está fechado, i = 1,2,3,4,5. Seja C o evento que ocorre se há corrente entre os terminais A e B . Queremos calcular P (C). Temos

Obtemos uma solução mais simples para o problema se prestarmos mais atenção à estrutura do circuito. Observe que para circular corrente entre A e B é necessário que o relé 1 esteja fechado e que pelo menos um entre 2 e 4 e pelo menos um entre 3 e 5 também o estejam. DestaformaC = A 1 n ( A 2 U A 4 ) n ( A J U A 5 ) . Logo


158 Probabilidade

Cap.5

Exercícios 1. Escolhe-se ao acaso um número entre 1 e 50.

Cap.5

Probabilidade

159

Calcule Se o número

P ( Au B ) ,

é

primo qual é a probabilidade de que seja ímpar?

Uma moeda é jogada 6 vezes. Sabendo-se que no primeiro lançamento dei1 coroa, calcular a probabilidade condicional de que o número de caras nos seis lançamentos supere o número de coroas.

9.

P ( A Cu B C ) e

P ( A Cn B ) .

Sejam A e B dois eventos independentes tais que

2.

3. Uma moeda é jogada 4 vezes. Sabendo que o primeiro resultado foi cara, calcular a probabilidade condicional de. obter pelo menos 2 caras.

P ( A ) = 1/4

P ( A U B ) = 1/3.

Calcule P (3). 10. Uma moeda equilibrada é jogada duas vezes. Sejam A e E os eventos:

A: cara na primeira jogada; B: cara na segunda jogada. Verifique que A e B são indepen-

4.

Jogeu um dado duas vezes. Calcule a probabilidade condicional de obter 3 na primeira jogada, sabendo que a soma dos resultados foi 7. 5 . Duas máquinas A e B produzem 3000 peças em um dia. A máquina A produz 1000 peças, das quais 3% são defeituosas, A máquina B produz as restantes 2000, das quais 1%são defeituosas. Da produção total de um dia uma peça é escolhida ao acaso e, examinando-a, constata-se que 6 defeituosa. Qual é a probabilidade de que a peça tenha sido produzida pela máquina A?

e

dentes.

11. Com as mesmas hipóteses do exemplo 5.11 Calcule a probabilidade de que haja corrente circulando entre os terminais A e

B.

6 , Três urnas I,II e III contêm respectivamente 1 bola branca e 2 pretas, 2 brancas e 1 preta e 3 brancas e 2 pretas. Uma urna é escolhida ao acaso e dela é retirada uma bola, que e branca. Qual é a probabilidade condicional de que a urna escolhida foi a II?

7 . Um estudante resolve um teste com questões do tipo verdadeiro-falso. Ele sabe dar a so~uçáocorreta para 40% das questões. Quando ele responde uma questão cuja solução conhece, dá a resposta correta, e nos outros casos decide na cara ou coroa. Se uma questão foi respondida corretamente, qual é a probabilidade de que ele sabia a resposta? 8.

Se

A e B são eventos independentes tais que

12. Provar que se A , R e C são eventos independentes, então a) A , B C são independentes; b) A C ,B , C C são independentes.

Em geral se A i, A 2 , . . . ,A , são independentes, então Bi, B2,. . . , B, são independentes onde Bi é igual a algum dos A j OU A;, i = 1,2, ... , r . Nota:


160 Probabilidade

Cap.5

13. (Problema dos Encontros de Montmort*) Forma-se, ao acaso, uma permutação simples dos números 1 , 2 , . . . , T I . Caso o número i ocupe o i-ésimo lugar, dizemos que há um encontro na posição 1. Calcule a probabilidade de na permutação formada: a) haver exat amente k encontros (k 5 n ) ; b) haver um encontro na posição i dado que há exatamente k encontros na permutação; c) haver iim encontro na posição i e não haver um encontro na posição j (i # j ) ; d) haver um encontro na posição i dado que não há encontro na posição j (i # j ) .

14. Jogue um dado duas vezes. Considere os eventos:

15. Urna pessoa com um molho de n chaves tenta abrir uma porta. Apenas uma das chaves consegue abrir a porta. Qual é a probabilidade dela só coseguir abrir a porta na k- éisima tentativa: a) supondo que após cada tentativa mal sucedida ela descarta a chave usada; b) supondo que ela não faz isso.

16, (Problema de Chevalier de Méré) Determine a probabilidade de obter: a) ao menos um 6 em quatro lançamentos de um dado b) ao menos um duplo 6 em 24 lançamentos de um par de dados.

h. Qual é a

probabilidade de, em um grupo de 10 homens, haver pelo menos um canhoto? *Picrrc Rernond de Montrnnrt (1878- 1710)

19. Repartem-se as 52 cartas de um baralho comum por 4 parceiros, N , S, E, W , recebendo cada um 13 cartas. Para cada k E { 1 , 2 , 3 , 4 ) defina NI, como sendo o evento " N recebeu pelo menos k ases" e defina analogamente Sk,E k , W k . Calcule as probabilidades de a> Wf b) N2 n S2 C) N ; n Sf d) Wn - W3

N~ n SI n E I n Wl

f ) )V3 n W1

C= a soma dos resultados é par. A e B são independentes? e A e C? e B e C? e A , B e C?

17. A probabilidade de iirn homem ser canhoto é

161

18. Sacam-se, sucessivamente e sem reposição, duas cartas de um baralho comum (52 cartas). Calcule a probabilidade de a 1" carta ser uma dama e a 2" ser de copas.

e)

A= o resultado do 1" lançamento é par; B= o resultado do 2Qlançamento é par;

Probabilidade

Cap.5

g) ( N 2 U S 2 ) n E2 h} E2, na certeza de Wl.

20. Um exame de laboratório tem eficiência de 95% para detectar uma doença quando essa doença existe de fato. Entretanto o teste aponta um resultado "falso positivo" para 1% das pessoas sadias testadas. Se 0,5% da população tem a doença, qual é a probabilidade de uma pessoa ter a doença dado que o seu exame foi positivo?

21. Uma urna contém 10 bolas numeradas de 1 a 10. Sacam-se, com reposição, 4 bolas dessa urna. Sejam X e Y respectivamente o mínimo e o máximo dos números das bolas sacadas. Calcule:


162 Probabilidade

22.

Resolva o problema anterior supondo extraçáo sem reposição.

23. A lanqa uma moeda não-viciada .mesma moeda caras que B?

?a

+ 1 vezes

c B lanc;a a vezes. Qiial é a probabilidade de A obter mais 71

24. Quantas pessoas você deve entrevistar para terh probabilidade igual ou superior a 0,s de encontrar pelo menos uma que aniversarie hoje? 25. 2 N rapazes e 2N moças são divididos ao acaso em dois grupos de 2 N pessoas cada. Qiial a probabilidade de em cada grupo haver tantos rapazers quanto moças?

26. Uma urna contém 3 bolas vermelhas e 7 liolas brancas. A e I3 sacam alternadamente, sem reposição, bolas dessa urna até que uma bola vermelha seja retirada. A saca a 1" bola. Qual é a probabilidade de A sacar a bola vermelha?

+

2 7 . Em uma cidade com n 1 habitantes, uma pessoa conta um boato para uma outra pessoa, a qual por siia vez o conta para tima terceira pessoa, etc... Calciile a probabilidade do boato ser contado m vezes: a) sem retomar k primeira pessoa; b) sem repetir nenhiima pessoa.

Em lima cidade, as pessoas falam a verdade com probabilidade Suponha que A faz uma afirmação e que D diz que C diz que B diz que A faloii a verdade. Qual i: a probabilidade de A ter 28.

Probabilidade 163

Cap.5

5.

falado a verdade? 29. Uma iii-na contém n bolas aziiis e 1i bolas brancas. Sacamsc sucessivamente bolas dessa urna e, cada vez que uma bola é sacada, ela é devolvida a urna e são acrescentadas h urna mais p bolas de mesma cor qiic a bola sacada. Scja Ai o evento "a i-ésima bola sacada é azul". Calcule

30. 2n jogadores de igual habilidade disputam um torneio. Eles são divididos cm grupos de 2, ao acaso, e jogadores de um mesmo grupo jogam entre si. Os perdedores são eliminados e os vencedores são divididos novamente en grupos de 2 e assim por diante até restar apenas um jogador que é proclamado campeão. Qual é a probabilidade de dois jogadores A e B se enfrentarem durante o torneio? Qual é a probabilidade do jogador A jogar exatamcnte k partidas?

31. Em um torneio como o descrito no exercício anterior, os jogadores tem habilidades diferentes e não há surpresas nos resultados (se A é melhor que B, A vence B ). Qual é a probabilidade do segundo melhor jogador ser vice-campeão do torneio?

32. Sacam-se, com reposição, n ( 7 1 > 1) bolas de uma urna que contém 9 bolas numeradas de 1 a 9. Qual é a probabilidade do produto dos niimeros das n bolas extraídas ser divisível por 10? 33.

Quantas vezes, no mínimo, se deve lançar um dado não tendencioso para que a probabilidade de obter algum 6 seja superior a 0,9? 34.

Um júri de 3 pessoas tem dois jurados que decidem corretamente (cada um) com probabilidade p e um terceiro jurado quc decide por cara ou coroa. As decisões são tomadas por maioria. Outro júri tem probabilidade p de tomar. uma decisão correta. Qual dos júris tem maior probabilidade de acerto?

Um dia você captura dez peixes em um lago, marca-os e coloca-os de novo no lago. Dois dias após, você captura vinte 35.

peixes no mesmo lago e constata que dois desses peixes haviam sido marcados por você. a) se o lago possui k peixes, qual era a probabilidade de, capturando vinte peixes, encontrar dois peixes marcados?


164 Probabilidade

Cap.5

b) para que valor de k essa probabildade é máxima?

36. Um prisioneiro possui 50 bolas brancas, 50 bolas pretas e duas urnas iguais. O prisioneiro deve colocar do modo que preferir as bolas nas duas uinas (nenhuma das urnas pode ficar vazia). As urnas serão embaralhadas e o prisioneiro devera, de olhos fechados, escolher uma urna e, nesta urna, uma bola. Se a bola for branca ele será libertado e , caso contrário, condenado. Como deve proceder o prisioneiro para maximizar a probabilidade de ser libertado?

Probabilidade

Cap.5

165

39. Uma firma fabrica "chips" dc computador. Em um lote de 1000 "chips", uma amostra de 10 "chips" reveloii 1 "chip" defeituoso. Supondo que no lote houvesse k "chips" defeituosos: a) Calcule a probabilidade de em uma amostra de 20 "chips" haver exatamente iim "chip" defeituoso. b) Determine o valor de k que maximiza a probabilidade calculada no ítem a}.

37. Qual é a probabilidade de, em um grupo de 4 pessoas: a) haver alguma coincidência de signos zodiacais? b) as quatro terem o mesmo signo? c) duas terem um mesmo signo e, as outras duas, outro signo? d) três terem um mesmo signo e , a outra, outro signo? e) todas serem signos diferentes? 38. Deseja-se estimar a probabilidade p de um habitante de determinada cidade ser um consumidor de drogas. Para iso realizamse entrevistas com alguns habitantes da cidade. N5o se deseja perguntar diretamente ao entrevistado se ele usa drogas, pois ele poderia se recusar a responder ou, o que seria pior, mentir. Adotase então o seguinte procedimento: propõe-se ao entrevistado duas perguntas do tipo SIM-NÃO:

I) Você usa drogas? 11) seu aniversário é anterior ao dia 2 de julho? Pede-se ao entrevistado que jogue uma moeda, longe das vistas do entrevistador, e que se O resultado for cara, responda it primeira pergunta e, se for coroa, responda A segunda pergunta. a) sendo p i a probabilidade de um habitante da cidade responder sim, qual é a relação entre p e p l ? I>) se foram realizadas 1000 entrevistas c obtidos 600 sim é razoável imaginar que p i N 0 , 6 . Qual seria, então, sua estimativa de p?

5.5. A Distribuição Binomial Consideremos agora iim experimento com apenas dois resultados possíveis, que chamaremos de sucesso e fracasso. Por exemplo: a) Jogamos uma moeda não-viciada e pomos sucesso = cara, fmcnsso = coroa. b) Jogamos um dado não viciado e pomos sucesso = o resultado é 5 ou 6; fracasso = o resultado é 1,2,3 ou 4. c) De uma urna que contém 6 bolas brancas e 4 bolas pretas, sacamos uma bola e pomos sucesso = a bola é preta; fmcasso = a bola é branca. Chamaremos de p a probabilidade de sucesso e g = 1 - p a probabilidade de fracasso. Nos nossos exemplos os valores de p - 21 , 62 e 4 respectivamente. sao

m,

Suponhamos agora que façamos repetições (provas) do nosso experimento, realizando-o um número fixo n de vezes. Assim, por exemplo, no caso n = 3 jogamos a moeda três vezes, jogamos o dado triis vezes, sacamos succssivarnente 3 bolas da urna. Suponhamos ainda que a probabilidade p de sucesso mantenha-se constante ao longo das provas. Isso, no exemplo a , significa


166 Probabilidade

Cap.5

Probabilidade

Cap.5

167

Exemplo 5.23:

1/2.

Jogamos uma moeda não-viciada 10 vezes. Qual é a probabilidade de otilei-mos exatamente 5 caras?

Suponhamos finalmente que as provas sejam independentes, isto é, que o c.onhecimento do resultados de algumas provas não altere as probabilidades dos resultados das demais. Isso, no exemplo c, significa que as bolas são sacadas com reposição.

Soluçúo: Pondo sucesso = cara, temos p = 1/2 em cada prova e as provas são independentes. Qiieremos achar a probabilidadc dc k = 5 sucessos em n = 10 provas. Pelo teorerna binomial, a resposta é

que a probabilidade de obter cara em qualquer dos lançamentos é

O problema

i! o seguinte: Qual é a probabilidade de o b t e m o s k sucessos nesses n provas? q i i e queremos resolver

A probabilidade de nessas n provas obtermos k sucessos e, em eonseqii&ncias,71 - k fracassos em uma ordem pré-determinada, por exemplo, os succssos na k primeiras provas e os fracassos nas demais:

SS---SFF---F

v-' k vezes

71-k

vezes

p p p . . . p . ( l - P ) - - - ( l - ~ =) p k (1 - P ) n-k k fatores

n - k fatores

pois as provas são independentes.

E claro que, em outra ordem, a probabilidade seria a mesma pois apenas a ordem cios fatores se alteraria. A probabilidade de obtermos k sucessos e n - k fracassos em qualquer ordem é ?L-k multiplicado pelo número de ordem possíveis que pk(l - p) é ) (para escolher uma ordem baí ta escolher em quais das n provas ocorrerão os k siicessos). Acabamos de provar o Teorema Binoniial: A probabilidade de ocorrerem exatamente k sucessos ern tima sequê~iciade n provas independentes, na qual a probabilidade de suce,sso em cada prova é p , é igual a

Exemplo 5.24: T Jm aluno marca ao acaso as respostas em iim teste múltipla-escolha com 10 qiiestões e cinco alternativas por qiiestão. Qual í! a probabilidadc dcle acertar exatamente 4 questões? Solução:

Pondo sucesso = acerto, temos p = 115 cm cada prova, e as provas são indcpenclerites.

A probabilidade pk dele acertar k questões é a probabilidade dele obter k sucessos em 11 = 10 provas. Pelo teorema binomial,

A pi-obabiliclade dele acertar exatamente k

=

4 questões é

E a probabilidadc dele accrtar pelo menos 4 cluestões é


168 Probabilidade

Cap.5

Exernplo 5.25: Joga-se uma moeda não-viciada. Qual é a probabilidade de serem obtidas 5 caras antes de 3 coroas? Solução: Pondo sucesso = cara, queremos a probabilidade de ocorrerem 5 siicessos antes que ocorram 3 fi-acassos. Ora, ocorrerão 5 sucessos antes que ocorram 3 fracassos se e só se nas 7 primeiras provas ocorrerem pelo menos 5 sucessos. Como a probabilidade de k sucessos em 7 provas S

a resposta é

Exercicios 1. Sacam-se, com reposição, 4 bolas de uma urna que contém 7 bolas brancas e 3 bolas pretas. Qual a probabilidade de serem sacadas 2 bolas de cada cor? Qual seria a resposta no caso sem reposição? 2. Lança-se um dado não viciado até a obtenção do terceiro 6. Seja X o número do 1a.nçamento em que isso ocorre. Calcule:

3. Dois adversários A e B disputam um série de 10 part.idas. A probabilidade de A ganhar uma partida é 0,6 e não há empates. Qual é a probabilidade de A ganhar a série? 4.

Dois adversários A e: B disputam uma série de partidas. O primeiro que obtiver 12 vitórias ganha a série. No momento o resultado 6 6 x 4 a favor de A . Qual é a probabilidade de A

Probabilidade 169

Cap.5

ganhar a série sabendo que em cada partida as probabilidades de A e B vencerem são respectivamente 0,4 e 0,6? 5. Motores de avião funcionam independentemente e cada motor tem um probabilidade p de falhar durante um voo. Um avião voa com segurança se a maioria de seus motores funciona. Para que valores de p um avião com 3 motores é preferível a um a.vião com 5 motores? 6. Suponha que uma caracteristica (como a cor dos olhos, por exemplo) dependa de um par de genes. Representemos por A um gen dominante e por a um gen recessivo. Assim um indivíduo com genes A A é dominante puro, um com genes aa é um recessivo puro e um com genes Aa é um híbrido. Dominantes puros e híbridos são semelhantes em relação à caracterist ica. Filhos recebem um gen do pai e um da mãe. Suponha que pai e mãe sejam híbridos e tenham 4 filhos. a) Qual é a ~robabilidadedo primeiro filho ser um recessivo puro? b) Qual é a probabilidade de exatamente um dos 4 filhos ser um recessivo puro? 7. ( Oproblema das caixas de fósforos de Banach*) Um matemático sai de casa todos os dias com duas caixas de fósforos, cada uma com n palitos. Toda vez que ele quer acender um cigarro, ele pega (ao acaso) uma das caixas e retira daí um palito. O matemático é meio distraído, de modo que quando ele retira o último palito de uma caixa, ele não percebe que a caixa fica vazia. Como ele fuma muito, em certa hora ele pega uma caixa e constata que ela está vazia. Qual é a probabilidade de nesse momento a outra caixa conter exatamente k (O 5 k 5 n ) palitos? 8- Lança-se repetidamente um par de dados não tendenciosos. Qual é a probabilidade de obtermos duas somas iguais a 7 antes de obtermos três somas iguais a 3? 9. Uma moeda tem probabilidade 0,4 de dar cara. Lançando-a 12 vezes qual o mais provável valor do número de caras obtidas?

*Stefan Banach (1892-1945), m i t e m l t i c o polonês


Apêndice 1

171

Apêndice 1

b} O número de elementos de fl que pertecem a pelo menos p dos conjuntos A i , A 2 , . . . , A , é

c)

O número de elementos do conjunto A i U A

U.

- .UA,

é

Demonstração do Principio da Inclusão-Exclusão. Seja fl um conjunto.

Sejam A i , A 2 , . . . , A n subconjuntos de R e sejam

Demonstração do caso a: Como é óbvio que, se um elemento de S1 pertence a menos do que p dos conjuntos A i , A 2 , . . . , A n , ele não é contado na soma a p , o que devemos provar é que se um elemento de (n pertence a exatamente p dos conjuntos então ele é contado uma vez na soma a p e que se um elemento pertence a mais do que p dos conjuntos A i , A 2 , . . . , A , então ele não é contado na soma ap. Ora, a soma a p é

então: a)

O número de elementos de Si que pertencem a exatamente p dos conjuntos A i , A 2 , . . . , A , é

Um elemento de (It que pertence a exatamente p dos conjuntos A I , A z , . . . , A , é contado uma vez em S p e não é contado em Sp+i,Sp+2, . . . , Sn. Logo, ele é contado 1 = 1 vez.

(E)

Um elemento de R que pertence a exatamente p O , p j < n ) dos conjuntos A i , A 2 , . . . , A, é contado em parcelas de S p , em das parcelas de Sp+i etc...

+

(zi)

+j

(j

>

(PP)

das


Apêndice 1

Logo, o número de vezes que ele é contado na soma ap é:

Apêndice 1

173

0 coeficiente de SpFSj(O 5 j 5 n - p) no 2P membro é

"-P

( ,) ( )

k p+k =

&(-I)

p+k

k=O j

C k=O -

p+j

+

+

(P k ) ! ( p j ) ! k!p!(p+ L)!(j- k)!

(P + j)! p!

c(-~)E i

k=O

I

k!(j - k)!

p! j !

k=O

Demonstração do caso b: Temos

Demonstração do caso c:

De modo análogo, prova-se a versão probabilistica do princípio da Inclusão-Exclusão.


Apêndice 1

Apêndice 2

Sejam A i , A p , . . . , An eventos e sejam

A Solução de Kaplansky para o Problema de Lucas. ent 50: a) A probabilidade de ocorrência de exatamente p dos eventos A l , A 2 , ... , A n é

b) A probabilidade de ocorrência de pelo menos p dos eventos A I , A s , . . . , An é

c) A probabilidade de ocorrência do evento A i U A:, U . . - U A , é

Tem-se n ( n > 1) casais que devem se sentar em 2n cadeiras diferentes em torno de um círculo de modo que pessoas de mesmo sexo não se sentem juntas e que nenhum homem fique ao lado de sua mulher. De quantos modos isso pode ser feito? Numeremos os lugares de 1 a 2n. A exigência de pessoas de mesmo sexo não se sentarem juntas exige que os homens ocupem os lugares pares e as mulheres os impares ou vice-versa. Escolhido qual o sexo que ocupará os lugares impares (2 modos), devemos colocar os homens nos lugares a eles reservados (n! modos). Só falta agora colocar as n mulheres nos n lugares restantes, sendo vedada a colocação de alguma mulher ao lado de seu marido.

A resposta do problema de Lucas é 2 ( n ! ) U , onde U, é o número de modos de colocar as n mulheres nos n lugares vazios, sendo vedada a colocação de alguma mulher ao lado de seu marido. Calculemos U,. A figura A I ilustra o caso n = 5. Devemos colocar as cinco mulheres M l , M p , M3,M4,M 5 nos lugares agora numerados 1,2,3,4,5 de modo que Mi não pode ocupar os lugares 5 e 1, M2


Apêndice 2

176

não pode ocupar 1 e 2, M 3 não pode ocupar 2 e 3, M4 não pode ocupar 3 e 4 e M 5 não pode ocupar 4 e 5.

Definamos, para I 5 i 5 n , = conjunto das permutações das mulheres;

A i = conjunto das permutações das mulheres em que M ; ocupa o i-ésimo lugar; A: = conjunto das permutações das mulheres em que Má ocupa o ( E - 1)-ésimo lugar. (OBS: 1 - 1 = n ) .

177

Apêndice 2

Para calcular Sk observemos que: i) Uma interseção de k dos conjuntos A i , A i , A $ , A 2 , .. . , A ; , A ,,que contenha dois conjuntos consecutivos (imaginandoos em círculo!) é vazia. Por excmplo: Ai n A i n é vazifi pois M l não pode ocupar simultaneamente os lugares 1 e n; A,, n A; n - - , í: vazia pois o n-ésimo lugar não pode ser ocupado simultaneamente por M,, e M1. ii) Uma interseção de k dos conjuntos A i , A i , ~ kA, 2 , . . . , A ; , A,, qiie não contcnha dois conjuntos consecutivos (imaginando-os em circiilos) é uma permutação de n. elementos com k elementos em posições pré-fixadas e, portanto, possui ( n - k)! elementos (k 5 n ) . iii) Há, pelo segundo Lema de Kaplansky, +

+ .

+

21i.

(

(

2) =-

2n - k

2n-k

)

intrrreqõer do tipo ii)

Logo, Sk é uma soma com

H5

parcelas iguais a (n Portanto,

-

k)! e com as demais parcelas nulas.

Flg. A1

Arrumemos os 2n conjuntos na ordem (Observe que essa fórmula vale para k = O pois So = n ! ) .

Queremos determinar U,, número de elementos de 0 que não pertencem a nenhum dos conjuntos A;, A I , A;, As, . . . ,A:, A,.

Pelo Princípio da Inclusão-Exclusão,

e a resposta do problema de Lucas* é ( n > 1). 2 . ( n ! U,, )


Apêndice 3

Apêndice 3

e finalmente n-n

(I-;) o que prova a desigualdade.

Demonstrasão da desigualdade (1 -

h)n> 1 -

Com o mesmo raciocínio aplicado agora a

e portanto

Continuando temos

-

n

N

1

n , N


Respostas dos Exercícios

181

Respostas dos Exercícios

Seção 2.3

w;

i a ) 560; l b ) 434; 2 ) 6300; 3) 4a) 3; 4b) 36; 4c) 100; 4d) 4; 4e) 18; 5 ) 280; 6 ) 40; 7) C r ; 8) 267 148; 9) 12960; 10) 14976; l l a ) C:::; llb) C l l c ) C::;; i i d ) ~ C ~ Z : + C ~ I=; =C~-C:-~; l l e ) ZC~I;; 1%) C:; 1%) 13b) ~ , x c ~ ~ xn4-6n3+lln2+2n. , -~ 13a) = 92378;

$

8

+

151 200;

23) 126;

24)

756 756; 28a) 2 ' ~ ~2%) ;

H. !,!, , 25) 512;

2 ~ ~ - " 28c) : 2

27)

26) 2"-';

,'t+, 2

nZ-7,

; 28d) 2 " ~ 3 2 -

28f) 3+; Z h g ) 2''; 28h) 1; 29) 190; 30a) 250000; 30b) 86400; 31) 2m - 1; 32a) 28; 32b) 7 ; 33a) 33b) ;a a-1 34a) As linhas são P P R B , P B P B , P B B P , a B P P B , B P B P , B B P P ; 37) 424051; 40) Não.

28e) I*;

Seção 2.2 la) 11 520; l b ) 720;

lc) 4320; l d ) 9360; lg) 13080; 2a) 81' 2b) 46721; 3) 3 600; 4) n!; 5) 8 640; 6) 604800; 7c) 792; 7d) 10 395; 7e) 51 975; 8 ( 10) 720; 11) 30; 12a) 2; 12b) 1680; 22 60 = 4 x 1016; 12e) 3 360; 12f) 30; 13) 15) 2 x 3"-2;

1

1152; l e ) 720; l f ) 2c) 1; 26) 5333280; 7a) 462; 7b) 5775; r 1 ) ; 9) 564480; 12c) 7983 360; 12d) 10 395; 14) 6 x 4n-3;

Seção 2.4

+

Seção 2.5 i a ) 462; l b ) 210; 2) 300; 3) ;

I1

4! ~ o x ~ , x ~ x 3!

488 864376; 13c) C;: x 1 = 125 970; 13d) 543 182640; 14a) 201 376; 14b) 107520; 14c) 24192; 14d) 10 752; 14e) 224; 14f) 1344; 14g) 4080; 14h) 208; 14i) ; ]Sc) (n+Z)!n(3n+l) 16; 14j) 4; 15a) n ! ; 15b) 7 24 1 16) 1085; 17a) 12 972 960; 17b) 6 985 440; 18) n'"-1''n-2'("-31; 8 lSb) n(7z-l)(n-2)(n-3) 19a) i ( n 3 - 1 0 , ~35n - 34); 24 ; 19c) n(n-3)(n-4)(7i-5) . 20) 138378240; 21a) 126; 21h} 70; 22) , 12

Seção 2.1

/

4)

w;

5) 30.

,


182

Respostas dos Exercícios

Seção 2.6

Seção 3.3

1) 20; 2) 126; 3) 36; 4) 84;

5 ) 28;

6) ;

7)

10) 10295472; 11) 28; 8) ; n-1 .p. 9) ; n.p. 13a) 3420; 13b) 3 711; 14) 5 004; 15) 825; 1 8 ~ )nP; 16) 2001; 17) 1016; 18a) ; 18b) n! 19d) 1.359072; 12) 210;

6;

#B

= n. C: é o número de funções f : A -+ B estritamente crescentes, C RP, é. Q número de funções f : A + B não-decrescentes, A: é 0 número de funções f: A -+ B injetoras e ARK é o número de funções f:A t B ; 20a) n!; 20b) P, é o número de bijeções f:A t A onde # A = R ; 21a) 191 300; 21b) 183 800; 22) 60 480.

ia) 62; lb) 286; lc) 419; ld) 714; 2) 2400; 3) 2 5 ; 4)

x(-l) P

5)

Seção 3.4 Ia) ( n + n ) ! ; l b ) $ ( m + n ) ! ; lc) (m+n)!; 2a) 15 504; 2b) 7752; 2c) 10659.

Seção 3.5

Seção 4.1

Seção 3,1 45;

183

Respostas dos Exercícios

k C, k ( p - k)";

6) 504; 7a) 3"; 7b) 3" - 3

6) 9; 7) Impossível; 8a) 31; 8b) 30; 9) 2" - 1; 10) 120; 2"+' -1 11) 127; 12) (n+2)2"-'; 1 3 ) ( 7 1 + l ) n 2 " - ~ ; 14) 1 ; 17) 301 750; 18) 9 n(n+1)(4n+5); 20) 6n4+20nS -3n2 -571 .

T;

k=O

n-l

7

6

21) (-l)Pc:-,; 22) c: ; 27) 28) n-1 ~ L C ~ , - ~ 29) ; p = 5 ; 30) p = 10 ou p = 11; 31) p = 1 ou = 14; 32) = 3; 35a) C :::; 35b) ; 37) k = O ; 38)

2"(3;

39)

(n+m n

) a

280 1) Tg = 70x4; 2a) T5 = T-560 3) T5 = 210; 2b) T5 = F; ; n2 -5n+2 4) -1760; 5) 755; 6) - ; 7) n múltiplo de 5 ; 8) O

e0

Seção 3.2 la) ( n - l)n; l b ) n!

6

2 1000-n ,. 24) C

[h - +

-

+q n. ] 2) ; 315;

n

k 1936; 4) 14 833; 8) 190 800 9) C ( - 1 ) k Cn(2n - k)!. k=O

3)

1

termo máximo é T41 = -#e o termo mínimo é T121 = p; 9) - 1; 10) l-1Y"'5n ; 11) a; 12) 3"; 13) 3n - 4n-'; 14) 24;


184

Respostas dos Exercícios

Respostas dos Exercícios

185

Seção 4.3

Seção 5.3 5 1) 0,999 aproximadamente; 2) P ( A l ) = 3 ,P ( A 2 )3 25 ijjgi

25

25

25

P ( A 4 ) = m, P ( A 5 ) = P(A6) = m 5 7 1 P ( A 8 ) = m; 3a) E; Sb) E; 48) ; 4b) 4

6) 5; 7 4 25 -

216'

m;

12) ;

a,

1

7b) 41;

8) B. 2007

4

1

$, P ( A 3 ) =

P(A7) = 1 5) 10)

a; 3

9) 5 e j;

1 m 1

b l!

*a$&;

11) -

13)

13; 34) As probabilidades são iguais; 35a)

-w;

3%) 99

ou 100; 3 6 ) Uma urna recebe uma bola branca e a outra recebe 41 as 99 bolas restantes; 37a) gs; 37b) 3 7 4 -. 37d)

h;

1 1. 492, 37e)

;

38a) p i =

T;38b)

0,7;

576 :Ooo-

39a)

(

zoo>

).

'

Seção 5.5 Ia) 0,26d6; lb) Oi3; 0,?8;

2c)

898 223 5038848

=

2a) O,l8;

'7

i;

a;

Aproximadamente O,43 5 ) p > 8) 9) 5 .

g;

Seção 5.4

'"'

-

14) Sim, Sim, S i m e N ã o ;

15a)

i;1 5 b ) , (n-ly,tb

,

1953125 , 2b) 2519424 " 3) Aproximadamente 0,63; 4)

78 125

1679616

6a)

05;

6b) a, 7,

.

22,~-k r


Bibliografia

Bibliografia

187

151 "i de Cuantas Formas?" - N. Vilenkin Tradução para o espanhol de Juan Jose Tolosa - Editora Mir - Moscou - 1972 - 2 1 9 paginas. Um curso sob a forma de problemas, contém 439 problemas, todos resolvidos ou com

solução indicada. Aborda também relações de recorrência. Os livros a seguir abordam principalmente tópicos um pouco mais avançados.

[6] "Introduction to Combinatorics" - Gerald Berman e K. D. Frye~- Academic Press - Londres - 1972 - 300 páginas.

Análise Combinat6ria Os lavros abaixo abordam mais ou menos as mesmas coisas que e s t e livro, com o mesmo grau de complexidade.

Aborda Permutações e Combinações; Princípio da Inclusão-Exclusão, Relações de recorrência, Funções Gerat rizes , Princípio de Dirichlet, Pavimentações do Plano, Polinõmios Cromáticos, o Pro-

[I] "Mathematics of Choice" - Ivan Niven-Random House, The L. W . Singer Company - Nova Iorque - 1972 - Coleçáo "New Mathematical Library" volume 15 - 202 páginas.

blema das Quatro Cores, o Lema de Sperner, Mapas na esfera, Teorema de Euler, Configurações Combinatórias, Números de Stirling, Números de Fibonacci, Quadrados Latinos e Partições de Inteiros.

Aborda também números de Fibonacci, números de Catalán, funções geratrizes e partições de um inteiro.

[7]"Introduction to Combinatorial Mathematics" - C. L. Liu - McGraw Hill - Nova Iorque - 1968 - 393 páginas.

'

121 "Lições de Análise Combinatória)' - Rio Nogueira - 28 Edição - Editora Fundo de Cultura - Rio de Janeiro - 197'2 - 158 páginas.

Contém cerca de 100 exercícios resolvidos e aborda também funções -

(31 'Lições de Análise Combinatória" - E'. A. Lacaz Netto - 4a Edição - Livraria Nobel - São Paulo - 1956 - 158 páginas. Contém 180 problemas, em sua maioria resolvidos. [4] "Triângulo de Pasca17' - V. A . Uspenski-- Tradução para o espanhol de L. B. Ermoláev - Editora Mir - Moscou - 1978 - 38 páginas.

A borda Permutações e Combinações, Funções Gerat rizes , Relações de Recorrência, Part içóes de Inteiros, Principio da Inclusão-Exclusão, Permutações com Posições Restritas, Polinômios de Torres, Teoria da Contagem de Polya, Grafos, Circuitos Eulerianos e Hamiltonianos, Números Cromáticos, Configurações Comhinatórias, Redes, Programação Linear, Programação Dinâmica e Designações.

[8] "Applied Cominatorics" - Alan Tucker - John Wiley and Sons - 2" Edição - Nova Iorque 1984 - 447 páginas. Aborda Grafos, Çircui tos Eulerianos e Hamiltonianos, Colorações, Árvores, Redes, Perrnut ações e Combinações, Funpóes Gerat rizes, Relações de Recorrência, Princípio da Inclusão-Exclusão, Polinômios de Torres, Permutações com Posições Restritas, Teoria da


Bibliografia

188

Bibliografia

189

Contagem de Polya, Modelagem Combinatória em Teoria da Computação e Jogos com Grafos.

[13]"Introductory Combinatorics" - Richard A . Rrualdi - North Holland - Nova Iorque - 1977 - 374 páginas.

191 "Basic Techniques of Combinatorial Theory" - Daniel I. A. Cohen - John Wiley and Sons - Nova Iorque - 1978 - 297 páginas.

Aborda Principio de Dirichlet, Teorema de Ramsey, Permutações e Combinações, TriBngulo de Pascal , Principio da Inclusão-Exclusão, Relações de Recorrència, Funqões Geratrizes, Configurações Combinatórias, Grafos, Colorações e Problemas de O tjmização.

A borda PermiitaqOes e Combinações, Funqões Geratrizes, Números de Stirling c de Catalán, Principio de Dirichlet, Teorema de Ramsey, Principio da Inclusão- Exclusão, Teoria da Contagem de Polya

- Herbert John Ryser - The Mathematical Association of America - The Carus Mathematical Monographs volume 14 - 1965 - 154 paginas.

1141 "Combinatoriai Mathematics"

e Grafos.

1101 "Elementary Combinatorial Analysis" - Martin Eisen - Cordon and Breach - Nova Iorque - 1969 - 233 páginas. Aborda Permutaçóes e Combinações, Binômio de Newton e Polinômio de Leibniz, Funções Geratrizes, Princípio da lnclusáo-Exclusão, Probabilidade, Fiinçáo de Moebius e Teoria da Contagem de Polya.

[I11 "A First Course in Combinatorial Mathematics" derson - Clarendon Press páginas.

-

- Ian AnOxford - 2a Edição - 1989 - 134

A borda Permiit açóes e Combinações, Triângulo de Pascal, Binômio de New ton, Designações, Recorrència, Princípio da Inclusão-Exclusão, Polinômios de Torres, Configurações Combinatórias, Códigos Corretores de Erros e Empacotamento de Esferas. Fred S. 12oberts - Prcnticc Hall - New Jersey - 1984 - 606 páginas.

[12]"Applied Cumbinatorics"

-

Aborda História da Combinatória, Permutações e Combinações, Triângulo de Pascal, Probabilidade, ~ l ~ o r i t m dGrafos, s, Funções Geratrizes, Relações de RecorrÊncia, Principio da Inclusão-Exclusão, Teoria da Contagem de Polya, Princípio de Dirichlet, Teoria de Ramsey, Configurações Combinatórias, Códigos Corretores de Erros, Sistemas de Representantes Distintos e Problemas de O timização.

Aborda o Princípio da Incliisáo-Exclusão, Permutações Caóticas, Permanentes, Relações de Rccorrência, o Problema de Lucas, Teorema de Ramsey, Partições de Inteiros, Configurações Combinatórias, Matrizes de zeros e uns.

1151 "Discrcte Mathematics: Applied Combinatorics and Graph Theory" - Michael Townsend - The Benjamin Cummings Publishing Co. Inc. - Califórnia - 1987 - 387 paginas.

A borda Induqão , Combinações e Prrmutaqões, Funções Gerat rizes , Relações de Reeorrência, Princípio da Inclusão-Exclusclo, G rafos, Circuitos Eulerianos e Hamiltonianos, Designayões e Colorações.

Probabilidade [I61 "Fifty Chailenging Problems in Probability with Solutioris" Frederick Mosteller - Addison 1965 - 88 páginas.

-

-

Wesley

-

Massachussets

-

Contém 56 ~>roblemas intcressantissimos de Probabilidade; todos resolvidos.

Os livros a seguir sóo excelentes textos pam um curso de probabilidade em n.z'vel de GrnduaçGo.


190

Bibliografia

1171 "A First Course in Probability" - Sheldon Ross - Mac Millan Publishing Company, Inc - Nova Iorque - 1976 - 305 páginas.

l

Aborda Combinatória, Probabilidade, Variáveis Aleatórias Unidimensionais , Variáveis Aleatórias Mult idimensionais , Esperanças e Teoremas Limites. 1181 "Modern Probability Theory and its Applications" - Emanuel Parzen - John Wiley and Sons e Toppan Printing Company LTD - Japão 1960 - 464 páginas, Aborda Probabilidade, Variáveis Aleatórias Unidimensionais e Multidimensionais e Teoremas Limites.

119) "Probabilidade: Aplicações A estatística" - Paul L. Meyer - Tradução de Ruy Lourenço Filho - LTC - Rio de Janeiro - 2" edição - 1983 - 426 páginas. Titulo original: "Introductory Probability and Statistical Applications" . Aborda Combinatória, Probabilidade, Variáveis Aleatórias Unidimensionais e Bidimensionais, Funções de Variáveis Aleatúrias , Esperanças, Funções Geratrizes de Momentos, Confiabilidade, Teoremas Limites, Distribuições Amostrais, Estimação e Testes. [20] "Introdução à Teoria da Probabilidade" - Paul G. Hoel,

Sidney C. Port, Charles 3. Stone - Livraria Interciência - Rio de Janeiro - 1978-- Tradução de Fernando Yassov Chiyoshi - 269 páginas. Titulo original: "Iiltroduction to Probability Theory". Aborda Combinatória, Probabilidade, Variáveis Aleatórias Unidimensionais e Mult idirnensionais, Esperanças, Teoremas Limites, Funções Geratrizes de Momentos e finçoes Características, Passeio Aleatório e Processo de Poisson.

1211 L'Introduçáoh Teoria das Probabilidades e suas Aplicações" - William Feller - Edgard Blucher - São Paulo - 1976 - 236 páginas. Tradução de Flávio Wagner Rodrigues e Maria Elisa Fini.

Bibliografia

Este é um clássico; um livro que influenciou várias geraçks (a primeira edição é de 1950). O livro, no original, é em dois volumes com 17 capitulos no primeiro volume e 19 no segundo volume. A tradução para o Português contém Òs 10 primeiros capítulos do primeiro volume. Aborda Combinatória, Probabilidade, Passeio Aleatório, Distribuições Discretas Univariadas, Distribuição Normal, Esperanças e Teoretnas Limites.

Morgado, Augusto César de O. - Análise Combinatória e Probabilidade  

João Bosco Pitombeira de Carvalho Paulo Cesar Pinto Carvalho Pedro Fernandez Augusto César de Oliveira Morgado

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